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// local-llm · HowieHwong/TrustLLM

TrustLLM

TrustLLM est un projet de LLM locaux open source, créé par HowieHwong (HowieHwong/TrustLLM sur GitHub). Il compte 633 étoiles sur GitHub et 68 forks, il est publié sous la licence MIT et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 4 octobre 2026.

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

💎 Pépite cachée★ 633 étoiles⑂ 68 forksMITmis à jour oct. 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
633
Forks
68
Licence
MIT
Dernière mise à jour sur GitHub
4 octobre 2026
Catégorie
LLM locaux
Type de fiche
Pépite cachée — une page plus courte pour un projet moins connu
Site officiel
Official site
// fonctionnement

Comment ça marche

  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.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

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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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  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
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

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// faq

Questions fréquentes

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.

// continuez l'exploration

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