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// local-llm · HowieHwong/TrustLLM

TrustLLM

TrustLLM es un proyecto de LLM local de código abierto de HowieHwong (HowieHwong/TrustLLM en GitHub). Tiene 633 estrellas en GitHub y 68 bifurcaciones, se publica bajo la licencia MIT y se actualizó por última vez en GitHub el 4 de octubre de 2026.

[ICML 2024] TrustLLM: LLM trustworthiness evaluation across truthfulness, safety

💎 Joya oculta★ 633 estrellas⑂ 68 bifurcacionesMITactualizado oct 2026
▦ visual: el README de este proyecto no incluye ninguna captura incrustable,
así que aquí va un marcador. La guía de abajo está completa de todos modos.
// datos del proyecto

Datos del proyecto

Estrellas en GitHub
633
Bifurcaciones
68
Licencia
MIT
Última actualización en GitHub
4 de octubre de 2026
Categoría
LLM local
Tipo de ficha
Joya oculta: una página más breve para un proyecto menos conocido
Sitio oficial
Official site
// cómo funciona

Cómo funciona

  1. Get the code

    Clone HowieHwong/TrustLLM and move into the project folder.

  2. Install dependencies

    Install the Python requirements with pip — a virtual environment keeps things clean.

  3. Pick a model

    Choose a local model or add a provider API key.

  4. Start using it

    Run prompts and keep everything under your control.

// características

Por qué gusta tanto

AI

Built around artificial intelligence from the ground up.

AI Agents

Built for autonomous AI agent workflows.

Benchmark

Includes benchmarks to measure model quality.

Dataset

Ships with datasets.

Evaluation

Model evaluation workflows.

Hallucination

Hallucination measurement.

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// ejecútalo

Ejecútalo tú mismo

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/HowieHwong/TrustLLM.git
    cd TrustLLM
  2. Step 2 — Install dependencies

    Set up what the project needs to run.

    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Run it

    Start the app — the README has the exact command and flags.

    python main.py  # entrypoint varies — check the README
// casos de uso

Qué puedes crear

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// preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

What license is it under?

MIT licensed — free for personal and commercial use.

Do I need to pay for an AI model?

The app itself is free; cloud models need your own API key and are billed by the provider. Local models cost nothing to run.

How hard is it to install?

Clone the repo and pip-install the requirements — the README covers the exact steps.

Where do I get help?

The GitHub repo's issues and discussions are the main support channel.

Is the project still maintained?

Last pushed 2026-10-04 with 68 forks. Skim recent commits to gauge momentum before relying on it.

// sigue explorando

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