llamaguard
✓LLM 입력/출력 필터링을 위한 Meta의 7-8B 전문 조정 모델입니다. 6가지 안전 카테고리 - 폭력/증오, 성적인 콘텐츠, 무기, 약물, 자해, 범죄 계획. 94-95% 정확도. vLLM, HuggingFace, Sagemaker를 사용하여 배포합니다. NeMo Guardrails와 통합됩니다.
SKILL.md
LlamaGuard is a 7-8B parameter model specialized for content safety classification.
Accept license on model page: https://huggingface.co/meta-llama/LlamaGuard-7b
Custom categories: See references/custom-categories.md for fine-tuning LlamaGuard with domain-specific safety categories.
LLM 입력/출력 필터링을 위한 Meta의 7-8B 전문 조정 모델입니다. 6가지 안전 카테고리 - 폭력/증오, 성적인 콘텐츠, 무기, 약물, 자해, 범죄 계획. 94-95% 정확도. vLLM, HuggingFace, Sagemaker를 사용하여 배포합니다. NeMo Guardrails와 통합됩니다. 출처: ovachiever/droid-tings.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill llamaguard- 카테고리
- >_생산성
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
llamaguard이란?
LLM 입력/출력 필터링을 위한 Meta의 7-8B 전문 조정 모델입니다. 6가지 안전 카테고리 - 폭력/증오, 성적인 콘텐츠, 무기, 약물, 자해, 범죄 계획. 94-95% 정확도. vLLM, HuggingFace, Sagemaker를 사용하여 배포합니다. NeMo Guardrails와 통합됩니다. 출처: ovachiever/droid-tings.
llamaguard 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill llamaguard 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/ovachiever/droid-tings
상세
- 카테고리
- >_생산성
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01