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LLM驱动的动态响应与高度可配置的网络蜜罐解决方案

GalahLLMweb honeypotOpenAIGoogleAIGithub开源项目

Galah是一个由LLM驱动的Web蜜罐工具，能够模拟各种应用并动态响应HTTP请求。支持OpenAI、GoogleAI、GCP的Vertex AI、Anthropic、Cohere和Ollama等主要LLM提供商。通过缓存机制降低API调用成本，可配置文件控制响应生成，适合本地部署和Docker运行。作为探索LLM生成HTTP消息的研究项目，不推荐用于生产环境。

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介绍相关项目
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。
LLM-VM - 集成最新LLM和工具的开源AGI服务器
Anarchy LabsGithubLLM-VM人工智能开源开源项目模型优化
Anarchy LLM-VM是一款优化的开源AGI服务器，集成最新LLM和工具，提供高效推理和任务优化。支持本地运行，降低成本并提供灵活性。项目特色包括持久状态记忆、实时数据增强、负载均衡、API端点和Web操作界面，适用于各种架构，致力于透明高效的AGI开发。
llm-guard - 大语言模型安全交互的全面防护工具
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LLM Guard是由Protect AI设计的一款全面安全解决方案，专为保障大语言模型的安全互动而打造。它具备语言过滤、数据泄露预防和抗提示注入攻击等功能，确保互动安全和隐私。项目支持多种扫描器，能有效检测和防护潜在威胁。安装简便，易于集成到生产环境中，是提升LLM安全的理想工具。
BricksLLM - 一个用 Go 编写的企业级的云原生AI网关，支持LLM生产环境
API管理BricksLLMGithubLLM生产开源项目成本控制数据隐私
BricksLLM是用Go编写的云原生AI网关，支持OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI和vLLM。主要功能包括设置使用限额、跟踪使用情况、屏蔽PII、提高可靠性和分配API密钥。适用于企业级基础设施，支持多种部署和集成方式，提供全面的日志记录和隐私控制。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。
waggle-dance - 高级代理系统，提升目标管理与任务执行效率
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waggledance.ai是一款实验性应用，旨在实现用户指定目标。它提供直观的用户界面，用于构建基于代理的系统，专注于可解释性、可观察性、并行生成和探索。系统包括规划代理、执行代理和批评代理，能够减少低质量结果和虚构现象。用户可与代理实时互动进行调整。采用Typescript、Langchain.js、Prisma等技术栈，支持本地和云端部署，并提供API访问。
Gigalogy - 多领域AI技术集成服务平台
AI工具Gigalogy个性化推荐人工智能自然语言处理计算机视觉
Gigalogy集成了自然语言处理、计算机视觉和个性化推荐等多领域AI技术。平台提供情感分析、语音转换、图像识别、欺诈检测、个性化搜索、动态定价及GPT聊天机器人等服务。从社交媒体情感分析到电商个性化推荐，Gigalogy的AI解决方案广泛应用于金融、零售、媒体等多个行业。通过全面的AI工具和API，Gigalogy致力于满足各行业在不同应用场景中的AI需求。
llama-agentic-system - 基于Llama 3.1的多功能智能系统
Githubllama-agentic-system代理任务分布式系统大语言模型安全评估开源项目
llama-agentic-system是基于Llama 3.1构建的智能系统,具备任务分解、多步推理和工具使用能力。系统集成了模型推理、安全检查和代码执行环境,并通过Llama Guard进行内容过滤,为开发者提供了构建生成式AI应用的完整工具链。
HALOs - 设计人类意识损失函数以改进大型语言模型的人类反馈对齐
ArchangelGithubHuman-Aware Loss FunctionsKTOLLM开源项目训练
该项目提供灵活的平台，用于设计和优化人类意识的损失函数，旨在大规模地与离线人类反馈对齐大型语言模型。通过模块化数据加载和训练架构，支持包括KTO、PPO等多种损失策略，并提供基于GPT-4的开放式评估功能。建议阅读项目的技术报告和完整论文以获取更多信息。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。
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