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ZySec：私人保安副驾驶

欢迎来到 ZySec AI，这里是人工智能与网络安全的结合。 ZySec 项目由创新的 ZySec 7B 模型提供支持，正在通过人工智能驱动的解决方案重塑网络安全格局。

ZySec 的使命是让像您这样的安全专业人士能够使用人工智能！

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主要特点

1. AI 驱动的网络安全：体验 ZySec 7B 模型的全部潜力，这是一种专门用于网络安全的 AI 工具。
2. 24/7 专家协助：在专家指导下持续提供支持，确保 SOC 轮班期间无缝运行。
3. Playbook 访问：快速搜索和访问您的 Playbook 和文档，简化信息检索过程。
4. 标准浏览器：快速搜索和访问各种标准，就像精通任何标准的专家一样。
5. 持续的互联网研究：受益于人工智能支持的广泛互联网研究，以获得全面的见解（注：互联网使用是可选的，且仅适用于此功能）。

关于ZySec AI

ZySec AI 在网络安全与人工智能的整合方面处于领先地位。我们的愿景是改变安全专业人员利用技术的方式。 ZySec AI 不仅仅是一个工具；这是一种增强安全运营的整体方法，将人工智能的创新能力与网络安全的独特挑战相结合，同时优先考虑隐私。

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注意：ZySec AI 设计为无需互联网连接即可运行，确保完全隐私。唯一的例外是可选的互联网研究功能。

ZySec 7B 型号

ZySec 7B是 ZySec AI 的基石，建立在 HuggingFace 的 Zephyr 语言模型系列之上。它专为网络安全而定制，提供专家级的知识和见解。该模型经过 30 多个独特领域的广泛训练，确保其在网络安全领域的有效性和可靠性。

• ？在 HuggingFace 上结帐模型

部署选项

您可以灵活地在计算机上本地运行 ZySec AI 应用程序，也可以在 GPU 实例上远程运行 ZySec AI 应用程序，具体取决于您的偏好和资源可用性。

• 本地部署：适合开发、测试或轻度使用。按照前面部分中的说明在本地计算机上设置并运行应用程序。

• GPU 实例上的远程部署：为了获得更好的性能，特别是在处理更大的工作负载或需要更快的处理时，请考虑在 GPU 实例上部署。使用 VLLM（超大型语言模型）部署模式可在 GPU 环境中实现最佳性能。

  以下是可以部署在 GPU 实例上以增强性能的模型：Hugging Face 上的 ZySec-7B-v1。该模型专门针对基于 GPU 的部署进行了优化，与基于 CPU 的设置相比，性能显着提高。

笔记

• 确保远程 GPU 实例托管模型 API 具有必要的硬件要求并安装软件依赖项。
• 远程模型API服务器应兼容openai API格式。推荐使用vLLM服务器。
• 在 GPU 环境中彻底测试应用程序，以确保稳定性和性能满足您的期望。

入门

设置 Streamlit 应用程序

1. 克隆存储库：首先将 ZySec AI 存储库从 GitHub 克隆到本地计算机。

   克隆项目

   git clone https://github.com/ZySec-AI/ZySec.git
   

2. 启动应用程序服务器：根据您的要求修改 config.cfg 文件。默认情况下，脚本将下载模型并使用 llama-cpp-python[server] 运行本地实例：

   chmod +x start.sh
   ./start.sh
   
   

您可以根据您的喜好在同一台计算机上本地运行，也可以在 GPU 实例上远程运行。为了获得更好的性能，在 GPU 实例中使用 VLLM 部署模式。

4. 探索应用程序：通过 Streamlit 界面与 ZySec AI 的各种功能进行交互。
5. 贡献：对于那些有兴趣贡献的人，请参阅我们的联系页面以获取更多信息。

关于 ZySec AI 和作者

关于 ZySec AI 项目

执照

ZySec AI 根据 Apache 许可证版本 2.0 (Apache-2.0) 发布，这是一种宽松的开源许可证。该许可证允许您根据许可证条款自由使用、修改、分发和销售您自己的本作品版本。

？查看 Apache 许可证，版本 2.0

致谢

特别感谢 HuggingFace 和 LangChain 社区对 AI 领域的启发和贡献。他们的开创性工作继续激发 ZySec AI 等项目的灵感。

关于作者 - Venkatesh Siddi

Venkatesh Siddi是网络安全领域的著名专家，将人工智能和机器学习融入复杂的安全挑战中。他的专业知识涵盖大数据、云安全和创新技术设计。

• ？在 LinkedIn 上与 Venkatesh 联系