guardrails demo

LLM-Sicherheitsprojekt mit Llama Guard

Dieses Repository bietet eine schnelle und einfache Möglichkeit, die Llama Guard-Anwendung auf Ihrem lokalen Computer auszuführen und die LLM-Sicherheit zu erkunden.

Was ist Lama Guard?

Llama Guard ist ein defensives Framework, das darauf ausgelegt ist, potenzielle Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit Large Language Models (LLMs) zu erkennen und zu mindern. Es hilft Entwicklern und Forschern, sicherere und zuverlässigere LLM-Anwendungen zu entwickeln.

Was ist enthalten?

Nemo Guardrail-Implementierung: Der Ordner „llama-guard“ enthält eine NeMo Guardrail-Implementierung, die Flexibilität und Anpassung an Ihre spezifischen Anforderungen bietet. Streamlit-Anwendungen: Zum bequemen Testen stehen zwei Streamlit-Anwendungen zur Verfügung: llama-guard-only.py: Testen Sie Eingabeaufforderungen und Antworten direkt mit Llama Guard. llama_2_with_llama-guard.py: Führen Sie Llama Guard mit dem vorab trainierten Llama 2 13b-Modell für Tests in der Praxis aus.

So führen Sie die Anwendung aus:

• Klonen Sie dieses Repository
• Abhängigkeiten installieren: pip install -r require.txt
• Führen Sie die gewünschte Anwendung aus:
  1. Testen Sie Llama Guard: Führen Sie Streamlit llama-guard-only.py aus
  2. Test mit Llama 2 13b: Streamlit-Lauf llama_2_with_llama-guard.py

Erfahren Sie mehr:

Blogbeitrag: Vertiefen Sie Ihr Verständnis von Llama Guard und LLM-Sicherheit mit diesem informativen Blogbeitrag: https://balavenkatesh.medium.com/securing-tomorrows-ai-world-today-llama-guard-defensive-strategies-for-llm- application-c29a87ba607f