llamaguard
✓Meta 的 7-8B 專門用於 LLM 輸入/輸出過濾的調節模型。 6 個安全類別 - 暴力/仇恨、性內容、武器、物質、自殘、犯罪計劃。準確度為 94-95%。使用 vLLM、HuggingFace、Sagemaker 進行部署。與 NeMo 護欄集成。
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.
Meta 的 7-8B 專門用於 LLM 輸入/輸出過濾的調節模型。 6 個安全類別 - 暴力/仇恨、性內容、武器、物質、自殘、犯罪計劃。準確度為 94-95%。使用 vLLM、HuggingFace、Sagemaker 進行部署。與 NeMo 護欄集成。 來源：ovachiever/droid-tings。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill llamaguard- 分類
- >_效率工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 llamaguard？
Meta 的 7-8B 專門用於 LLM 輸入/輸出過濾的調節模型。 6 個安全類別 - 暴力/仇恨、性內容、武器、物質、自殘、犯罪計劃。準確度為 94-95%。使用 vLLM、HuggingFace、Sagemaker 進行部署。與 NeMo 護欄集成。 來源：ovachiever/droid-tings。
如何安裝 llamaguard？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill llamaguard 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/ovachiever/droid-tings
詳情
- 分類
- >_效率工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01