Certipy-merged 项目使用教程

Certipy-merged 项目使用教程

certipy-merged Tool for Active Directory Certificate Services enumeration and abuse certipy-merged 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/certipy-merged

1. 项目目录结构及介绍

Certipy-merged 是一个针对 Active Directory Certificate Services (AD CS) 进行枚举和滥用操作的工具。项目目录结构如下:

  • .github/
    • 包含与 GitHub Actions 相关的配置文件。
  • customqueries.json
    • 定制的 LDAP 查询文件。
  • LICENSE
    • 项目使用的 MIT 许可证文件。
  • README.md
    • 项目说明文件。
  • setup.py
    • Python 打包配置文件。
  • 其他文件夹和文件根据项目需求进行组织和存储。

2. 项目的启动文件介绍

setup.py 是项目的启动文件,用于配置和安装项目所需的依赖。以下是启动文件的基本使用方法:

# 克隆项目
git clone https://github.com/zimedev/certipy-merged.git
# 进入项目目录
cd certipy-merged
# 创建虚拟环境并激活
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# 安装项目依赖
python3 -m pip install .

3. 项目的配置文件介绍

customqueries.json 是项目的配置文件,用于定义 LDAP 查询。此文件允许用户自定义查询,以实现更精细的枚举操作。

配置文件示例内容如下:

{
  "queries": [
    {
      "name": "allUsers",
      "query": "(&(objectClass=user)(!userAccountControl:1.2.840.113556.1.4.803:=2))",
      "description": "查询所有用户账户"
    },
    {
      "name": "allComputers",
      "query": "(&(objectClass=computer)(!userAccountControl:1.2.840.113556.1.4.803:=2))",
      "description": "查询所有计算机账户"
    }
    // 更多自定义查询
  ]
}

用户可以根据自己的需求编辑此文件,添加或修改查询规则。在运行枚举操作时,工具将使用这些自定义查询规则来收集信息。

以上就是关于 Certipy-merged 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。使用时,请确保正确配置并遵循项目说明进行操作。

certipy-merged Tool for Active Directory Certificate Services enumeration and abuse certipy-merged 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/certipy-merged

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

<think>好的,我现在要处理用户关于Chinese-LLaMA-7B-Merged模型的查询。首先,用户想了解如何下载或使用这个模型,我需要根据提供的引用信息来组织答案。 首先,查看用户提供的三个引用。引用[1]提到中文Alpaca 7B和13B模型在NLU和NLG任务上的改进,引用[2]提到了词表扩展的代码库地址,引用[3]详细说明了方法,包括扩展中文词表和有指导的微调。这些信息可以帮助用户了解模型的特点和背景。 接下来,用户需要下载和使用说明。根据引用[2],代码地址是GitHub上的Chinese-LLaMA-Alpaca项目,所以应该引导用户到该仓库查找资源。通常,模型下载链接会在项目的README或发布页面中。需要提醒用户可能需要遵循许可证,比如商用可能需要授权,这可能涉及LLaMA的原始许可。 然后,使用说明可能包括合并词表和加载模型。引用[2]的脚本路径是merge_tokenizers.py,这可能涉及到合并中文词表到原模型。用户可能需要使用类似Hugging Face的Transformers库来加载模型,并注意使用正确的模型名称或路径。此外,引用[3]提到指导微调,可能需要特定的输入格式或提示模板,这也需要在文档中说明。 还需要考虑用户可能遇到的问题,比如环境配置、依赖安装、硬件要求(如GPU显存)。另外,中文任务的示例代码可能对用户有帮助,比如文本生成或问答任务,可以提供一个简单的示例代码段,展示如何加载模型并进行推理。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步探索。例如,模型的技术细节、如何微调、适用的任务类型等。这些问题应基于引用中的信息,如词表扩展、性能评估和应用场景。 现在,整理这些思路,确保回答结构清晰,分步骤说明下载和使用方法,并引用相关来源。同时检查是否需要提供链接或注意事项,比如许可证和系统要求。</think>### Chinese-LLaMA-7B-Merged 相关信息及使用说明 #### 1. 模型背景与特点 Chinese-LLaMA-7B-Merged是基于Meta原版LLaMA模型改进的中文增强版本,通过以下技术实现: - **中文词表扩展**:在原始32K词表基础上新增20K中文词汇,提升中文编码效率[^2][^3] - **有指导微调**:利用指令数据优化模型,增强指令跟随能力 - **性能提升**:在中文NLU/NLG任务中表现显著优于原版LLaMA[^1] #### 2. 下载与使用步骤 **步骤1:获取模型文件** - GitHub仓库地址:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca - 在仓库的`scripts/merge_tokenizer`目录下可找到词表合并脚本 - 需注意模型权重需遵循LLaMA原始许可要求 **步骤2:环境配置** ```bash pip install transformers>=4.28.0 sentencepiece ``` **步骤3:加载模型示例代码** ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name = "Chinese-LLaMA-7B-Merged" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) prompt = "中国的首都是" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ``` #### 3. 注意事项 - 需要至少16GB GPU显存运行7B模型 - 输入建议使用自然指令格式:"指令:...\n回答:" - 商业用途需单独申请授权
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