// local-llm · HowieHwong/TrustLLM

TrustLLM

TrustLLM — проект с открытым исходным кодом из категории «Локальные LLM» от HowieHwong (HowieHwong/TrustLLM на GitHub). У него 633 звезды на GitHub и 68 форков, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 4 октября 2026.

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

💎 Скрытая жемчужина★ 633 звезды⑂ 68 форковMITобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
HowieHwong/TrustLLM
Звёзды GitHub
633
Форки
68
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
4 октября 2026
Категория
Локальные LLM
Тип страницы
Скрытая жемчужина — более короткая страница для менее известного проекта
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  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.

// возможности

Почему его любят

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.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  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
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

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.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Локальные LLM

thClaws

Open source AI agent harness in native Rust - GUI, CLI, webapp from one binary

★ 1,2 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

localgpt

Dreaming explorable worlds: local AI assistant.

★ 1,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

pasteguard

AI gets the context.

★ 761 звездаApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

mlc-llm

Compile and run LLMs anywhere - phones, laptops, browsers and GPUs - with one engine

★ 23,2 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

omlx

A fast LLM inference server for Apple Silicon, managed from the macOS menu bar

★ 22,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

llm-space

Desktop lab for prototyping AI agents — inspect steps, replay failures.

★ 2,0 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Локальные LLM

Другие проекты из категории «Локальные LLM» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если TrustLLM вам не подходит.

// ещё в категории local-llm

Больше проектов: Локальные LLM

Соседние проекты из категории «Локальные LLM» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к TrustLLM — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить TrustLLM

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.