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giskard

LLM和ML模型的评估和测试框架

Giskard是一个开源的Python库,旨在自动检测AI应用中的性能、偏差和安全问题。支持LLM和传统的ML模型,功能涵盖自动生成评估数据集、评估RAG应用答案、检测幻觉、生成有害内容及敏感信息泄露等问题。Giskard可无缝集成到各种环境中,并提供详细文档和示例代码,适用于各类AI开发者。

Llama-Guard-3-1B - 改进AI模型内容安全分类,降低在多平台部署成本
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta内容安全开源项目文本生成模型模型许可
Llama Guard 3-1B是一款专为内容安全分类设计的精调模型,能够识别大规模语言模型输入和输出中的安全性问题。模型优化后符合MLCommons标准,并降低了在移动设备上的部署成本。可通过transformers库或原始llama代码库调用,支持自定义和剔除类别。提供1B及其精简版两种版本,适用于多种操作环境。
aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台
AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目
AIKit是一个全方位平台,专为快速部署、构建和微调大型语言模型(LLM)而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口,无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署,简化了开发流程并确保供应链安全,适用于各种环境。
llm-gateway - 为OpenAI和Cohere等第三方LLM提供商设计的网关
APIGithubLLM提供商OpenAIllm-gateway开源项目敏感信息清理
llm-gateway是一个为OpenAI和Cohere等第三方LLM提供商设计的网关。它通过PII数据清理机制和Postgres数据库数据跟踪确保安全交互,并复刻了ChatGPT前端以保持API内通信。支持OpenAI GPT系列、Anthropic Claude系列及Meta Llama系列模型。提供便捷的API和Python调用设置,本项目使用Poetry和Pyenv进行依赖和环境管理,并支持Docker开发,适合开发者快速上手。
LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包
GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型
LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具,实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python,并提供多种训练和推理功能,包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容,开发者可以轻松上手并参与贡献,进一步优化和扩展项目功能。
wildguard - 开源的用户请求与AI响应安全检测工具
GithubHuggingfaceWildGuard人工智能安全内容审核开源项目拒绝检测有害内容检测模型
这是一款开源工具,用于检测用户请求和AI响应的潜在危害与拒绝。在多项基准测试中表现出色,超越现有开源模型,并在对抗性提示的有害性评估中胜过GPT-4。它的审核涵盖隐私、虚假信息、有害语言和恶意用途等风险,为内容治理提供全面支持。虽然可能存在一定误判,但在审核准确性上表现领先。
GPT_Vuln-analyzer - AI智能漏洞分析工具,支持网络、DNS及子域名检测
AI模型CLI界面GPT_Vuln-analyzerGUI界面Github开源项目漏洞分析
GPT_Vuln-analyzer是一个用于漏洞分析的智能工具,支持网络扫描、DNS枚举和子域名检测,通过CLI和GUI接口进行操作。集成OpenAI、Bard API、Llama AI等多种AI模型,以及nmap和dnsresolver等Python模块,提供高效且准确的分析。详细的使用指南和模块集成指导,支持多操作系统,能够满足多种安全测试需求。
Confident AI - 开源LLM评估平台加速企业AI应用落地优化
AI工具AI评估DeepEvalLLM测试开源工具性能分析
Confident AI作为开源大语言模型评估平台,提供全面LLM测试方案。平台支持多种评估指标和快速单元测试,并具备A/B测试、输出分类和报告功能。这些特性有助于企业优化LLM工作流程,提高投资回报率,加快AI解决方案的市场化进程。Confident AI为企业提供了可靠的工具,以更高效地将LLM应用部署到生产环境。
llm-attacks - 研究大语言模型的对抗性攻击与安全防御
GCG算法GithubLLM攻击实验复现对抗性攻击开源项目语言模型
LLM-attacks项目致力于研究对齐语言模型的通用和可迁移对抗性攻击。项目实现了GCG算法,可对LLaMA-2等模型进行安全测试。研究者能够复现论文中的单一行为、多行为和迁移实验。项目提供完整的安装指南、模型使用说明和实验脚本,并包含交互式演示notebook。该研究有助于深入理解和提升大语言模型的安全性,对相关领域的发展具有重要价值。
Llama-Guard-3-8B - 多语言内容安全分类器助力AI对话保护
GithubHuggingfaceLlama Guard 3MLCommonstransformers内容安全分类多语言支持开源项目模型
Llama Guard 3是基于Llama 3.1-8B模型微调的内容安全分类器,可审核AI系统的输入输出,识别14类有害内容。它支持8种语言,针对搜索和代码解释器等场景优化,提高了大型语言模型的安全性。该模型通过API调用即可进行内容审核,为AI应用提供安全保障。
Clouditera.github.io - 前沿安全技术中的GPT、AIGC与LLM应用研究
GPTSecurityGithub人工智能大型语言模型(LLM)安全开源项目生成预训练Transformer(GPT)
GPTSecurity是一个面向未来安全领域的知识库,专注于生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)及大型语言模型(LLM)的应用。安全领域的从业者、研究者和开发者可以在此找到最新的研究论文、博客文章、实用工具及预设指令,并在社区中分享经验与观点,共同推动新技术在安全领域的应用与发展。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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