SecGPT 网络安全大模型下载及安装教程
【免费下载链接】SecGPT SecGPT网络安全大模型 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SecGPT
1. 项目介绍
SecGPT 是一个专注于网络安全领域的大模型,旨在通过人工智能技术提升网络防御的效率和效果。该模型可以应用于漏洞分析、溯源分析、流量分析、攻击研判、命令解释和网安知识问答等多个网络安全任务。SecGPT 不仅开源了基座模型,还提供了完整的训练代码和数据集,方便开发者进行二次开发和研究。
2. 项目下载位置
SecGPT 项目托管在 GitHub 上,可以通过以下链接进行下载:
3. 项目安装环境配置
3.1 硬件要求
- GPU: 推荐使用 NVIDIA 显卡,显存至少为 24GB。
- CPU: 推荐使用多核处理器,至少 8 核。
- 内存: 推荐至少 32GB RAM。
3.2 软件要求
- 操作系统: 支持 Linux 和 Windows 系统。
- Python: 推荐使用 Python 3.8 或更高版本。
- CUDA: 如果使用 GPU 进行训练,需要安装 CUDA 11.0 或更高版本。
3.3 环境配置示例
以下是配置环境的步骤示例:
-
安装 Python 环境
# 安装 Python 3.8 sudo apt-get update sudo apt-get install python3.8 -
安装 CUDA
# 安装 CUDA 11.0 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.3/local_installers/cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run -
安装依赖库
# 安装必要的 Python 库 pip install -r requirements.txt
4. 项目安装方式
4.1 克隆项目
首先,通过 Git 克隆 SecGPT 项目到本地:
git clone https://github.com/Clouditera/SecGPT.git
cd SecGPT
4.2 安装依赖
进入项目目录后,安装所需的 Python 依赖库:
pip install -r requirements.txt
4.3 配置环境变量
根据你的环境配置,设置 CUDA 和 Python 路径:
export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
5. 项目处理脚本
SecGPT 提供了多个处理脚本,用于训练、评估和推理。以下是一些常用的脚本:
5.1 训练脚本
python train.py --config train_config.json
5.2 推理脚本
python inference.py --model_path ./models/secgpt-mini --input_file input.txt --output_file output.txt
5.3 评估脚本
python evaluate.py --model_path ./models/secgpt-mini --eval_data ./data/eval_data.json
通过以上步骤,你可以成功下载、安装并运行 SecGPT 网络安全大模型。如果在安装过程中遇到任何问题,请参考项目文档或在 GitHub 上提交 issue。
【免费下载链接】SecGPT SecGPT网络安全大模型 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SecGPT
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考



