GYR030913/llm-recovery-dt

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这是一个基于大型语言模型的决策支持系统,用于在网络攻击中辅助事件响应和恢复规划。

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# 基于轻量级大型语言模型的决策理论事件响应规划 一个由基础模型驱动的决策支持系统,用于在网络系统中从网络攻击中恢复。 ## 环境要求 - Python 3.8+ - `torch` - `transformers` - `peft` - `bitsandbytes` - `accelerate` ## 开发环境要求 - Python 3.8+ - `flake8` (用于代码风格检查) - `flake8-rst-docstrings` (用于文档字符串风格检查) - `tox` (用于自动化测试) - `pytest` (用于单元测试) - `pytest-cov` (用于单元测试覆盖率) - `mypy` (用于静态类型检查) - `mypy-extensions` (用于静态类型检查) - `mypy-protobuf` (用于静态类型检查) - `types-PyYaml` (用于静态类型检查) - `types-paramiko` (用于静态类型检查) - `types-protobuf` (用于静态类型检查) - `types-requests` (用于静态类型检查) - `types-urllib3` (用于静态类型检查) - `sphinx` (用于 API 文档) - `sphinxcontrib-napoleon` (用于 API 文档) - `sphinx-rtd-theme` (用于 API 文档) - `pytest-mock` (用于模拟测试) - `pytest-grpc` (用于 gRPC 测试) ## 安装说明 ``` # 从 pip 安装 pip install llm_recovery== # 从源码本地安装 $ pip install -e llm_recovery # 或(等效方式): make install # 强制升级依赖 $ pip install -e llm_recovery --upgrade # git clone 并从源码安装 git clone https://github.com/Limmen/llm_recovery cd llm_recovery pip3 install -e . # 安装开发依赖 $ pip install -r requirements_dev.txt ``` ### 开发工具 一次性安装所有开发工具: ``` make install_dev ``` 或 ``` pip install -r requirements_dev.txt ``` ## 静态代码分析 要运行 Python 代码风格检查器,请执行以下命令: ``` flake8 . # 或(等效方式): make lint ``` 要运行 mypy 类型检查器,请执行以下命令: ``` mypy . # 或(等效方式): make types ``` ## 单元测试 要运行所有单元测试,请执行以下命令: ``` pytest # 或(等效方式): make unit_tests ``` 要运行特定测试套件的测试,请执行以下命令: ``` pytest -k "ClassName" ``` 要生成覆盖率报告,请执行以下命令: ``` pytest --cov=llm_recovery ``` ## 在不同 Python 环境中运行测试和代码分析 要在不同的 Python 环境中运行测试和代码分析,请执行以下命令: ``` tox # 或(等效方式): make tests ``` ## 创建新版本并发布到 PyPi 首先通过执行以下命令构建包: ``` python -m build # 或(等效方式) make build ``` 运行上述命令后,构建好的包位于 `./dist` 目录。 通过运行以下命令将构建好的包推送到 PyPi: ``` python -m twine upload dist/* # 或(等效方式) make push ``` 要一次性执行所有发布命令,请执行: ``` make release ``` ## 作者与维护者 Kim Hammar ## 版权与许可 [许可证](LICENSE.md) 知识共享 (C) 2025, Kim Hammar
标签:Accelerate, Apex, API文档, BitsAndBytes, PEFT, Python, PyTorch, 决策支持系统, 决策理论, 凭据扫描, 大型语言模型, 数字孪生, 无后门, 机器学习, 系统调用监控, 网络安全, 网络攻击恢复, 软件开发, 轻量级模型, 逆向工具, 隐私保护, 静态类型检查