现在每个人都可以在电脑内置一个10年经验的安全专家了。
SecGPT-Mini：是一个可以在普通CPU上运行的网络安全大模型。
源码一些勘误：需要python3.9以上，并且transformers依赖库是最新版本
速度比想象中快，有很多群友已经搭建成功开始玩耍了，有好心群友制作了docker镜像，可以一键玩耍
docker pull tanheyii/secgpt-mini:latest docker run -d -p 7860:7860 tanheyii/secgpt-mini:latest
然后访问 IP:7860即可。
Dockerfile
FROM python:slim WORKDIR /secgpt-mini COPY . /secgpt-mini RUN pip install -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple -r requirements.txt EXPOSE 7860 CMD ["python", "webdemo.py", "--base_model", "/secgpt-mini/models"]
docker镜像感谢 @七安
dockerfile感谢 @沉默
好的安全数据对训练网络安全模型帮助很大，手头的数据还是远远不够，几次试验感觉还是没有激发很多大模型对安全的理解，怀疑是数据量还不够。
目前训练数据包含10G安全数据，来源从GitHub，社区论坛，知识星球，安全大会pdf，epub书籍，wooyun等等。清洗完后的训练数据只有1～2G左右。
数据已经开源了一部分：https://huggingface.co/datasets/w8ay/security-paper-datasets
如果读者手中有安全数据可以邮件我，可以来一起训练网络安全领域的大模型，后续也会将数据进行开源（获得许可的情况下）。
需要的数据类型：
安全书籍epub格式(让模型学习安全知识)
大量poc，exp（让模型学习写poc，exp）
ctf writeup （让模型学习做CTF）
安全代码，如免杀，hook，patch类的 （让模型学习写安全代码）
其他认为有帮助的数据
也可以提供rlhf数据：secgpt-mini web界面交互的结果，如何觉得答案好，可以选择“选这个”，如果答案都不好可以自己写一段，然后选择“都不好，反馈”，会在程序根目录下自动生成用于rlhf的数据，也可以将这个数据提供我，作为后面进行提升模型精准度训练的数据。
后续还有打算1是编写爬虫爬取安全类博客文章，2是通过对通用爬虫数据清洗出安全数据 ，有相关经验的读者也可以交流。
邮件地址：master@hacking8.com （最好是邮件，公众号后台不常看，有些不错的私信由于时间间隔过长也无法回复）
后面也会写一些文章教大家如何训练，如何最小资源训练，不同的数据比例训练的模型回答风格也不相同，这块主要看经验，也挺有意思的，欢迎关注我。
做安全大模型是兴趣，欢迎一起交流，邮件：master@hacking8.com
secgpt-mini的模型和源码下载：公众号回复“secgpt-mini”
