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llm-guard — La boîte à outils de sécurité pour les interactions avec les LLM | Kitploit
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GitHubprotectai/llm-guard

llm-guard

La boîte à outils de sécurité pour les interactions avec les LLM

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3.2k444il y a 1 moisVérifié par Kitploit

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[!WARNING] CE PROJET A ÉTÉ ARCHIVÉ.

Ce projet et les modèles associés sur Hugging Face ne sont plus en développement actif ni maintenus.

LLM Guard - Le kit de sécurité pour les interactions avec les LLM

LLM Guard par Protect AI est un outil complet conçu pour renforcer la sécurité des grands modèles de langage (LLM).

Documentation | Playground | Changelog

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Qu'est-ce que LLM Guard ?

LLM-Guard

En offrant l'assainissement, la détection de contenus nuisibles, la prévention des fuites de données et la résistance aux attaques par injection de prompt, LLM-Guard garantit que vos interactions avec les LLM restent sûres et sécurisées.

Installation

Commencez votre aventure avec LLM Guard en téléchargeant le package :

root@kitploit:~
pip install llm-guard

Pour commencer

Remarques importantes :

  • LLM Guard est conçu pour une intégration et un déploiement faciles dans les environnements de production. Bien qu'il soit prêt à l'emploi, veuillez noter que nous améliorons et mettons à jour constamment le dépôt.
  • Les fonctionnalités de base nécessitent un nombre limité de bibliothèques. Au fur et à mesure que vous explorez des fonctionnalités plus avancées, les bibliothèques nécessaires seront installées automatiquement.
  • Assurez-vous d'utiliser Python version 3.9 ou supérieure. Vérifiez avec : python --version.
  • Des problèmes d'installation de bibliothèques ? Pensez à mettre à niveau pip : python -m pip install --upgrade pip.

Exemples :

  • Commencez avec ChatGPT et LLM Guard.
  • Déployez LLM Guard en tant qu'API

Scanners pris en charge

Scanners de prompt

  • Anonymize
  • BanCode
  • BanCompetitors
  • BanSubstrings
  • BanTopics
  • Code
  • Gibberish
  • InvisibleText
  • Language
  • PromptInjection
  • Regex
  • Secrets
  • Sentiment
  • TokenLimit
  • Toxicity

Scanners de sortie

  • BanCode
  • BanCompetitors
  • BanSubstrings
  • BanTopics
  • Bias
  • Code
  • Deanonymize
  • JSON
  • Language
  • LanguageSame
  • MaliciousURLs
  • NoRefusal
  • ReadingTime
  • FactualConsistency
  • Gibberish
  • Regex
  • Relevance
  • Sensitive
  • Sentiment
  • Toxicity
  • URLReachability

Communauté, contribution, documentation et support

LLM Guard est une solution open source. Nous sommes engagés dans un processus de développement transparent et nous apprécions grandement toute contribution. Que vous nous aidiez à corriger des bugs, à proposer de nouvelles fonctionnalités, à améliorer notre documentation ou à faire passer le mot, nous serions ravis de vous compter parmi notre communauté.

  • Donnez-nous une ⭐️ étoile GitHub ⭐️ en haut de cette page pour soutenir ce que nous faisons, cela compte énormément pour les projets open source !
  • Lisez notre documentation pour plus d'informations sur l'utilisation et la personnalisation de LLM Guard, ainsi que pour des tutoriels étape par étape.
  • Publiez une Github Issue pour soumettre un rapport de bug, une demande de fonctionnalité ou suggérer une amélioration.
  • Pour contribuer au package, consultez nos directives de contribution et ouvrez une PR.

Rejoignez notre Slack pour nous faire part de vos retours, échanger avec les mainteneurs et les autres utilisateurs, poser des questions, obtenir de l'aide sur l'utilisation du package ou les contributions, ou participer à des discussions sur la sécurité des LLM !

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Support en production

Nous sommes impatients de fournir une assistance personnalisée lors du déploiement de votre LLM Guard dans un environnement de production.

  • Envoyer un e-mail ✉️
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