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llamaguard

Modelo de moderação especializado 7-8B do Meta para filtragem de entrada/saída de LLM. 6 categorias de segurança - violência/ódio, conteúdo sexual, armas, substâncias, automutilação, planejamento criminal. Precisão de 94-95%. Deploy com vLLM, HuggingFace, Sagemaker. Integra com NeMo Guardrails.

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artubss/SKILLS-CLAUDE-CODE

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安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

LlamaGuard - Moderação de Conteúdo com IA

Quick start

LlamaGuard é um modelo com 7-8B parâmetros especializado em classificação de segurança de conteúdo.

Instalação:

pip install transformers torch
# Login no HuggingFace (obrigatório)
huggingface-cli login

Uso básico:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "meta-llama/LlamaGuard-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

def moderate(chat):
    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(chat, return_tensors="pt").to(model.device)
    output = model.generate(input_ids=input_ids, max_new_tokens=100)
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# Verifique entrada do usuário
result = moderate([
    {"role": "user", "content": "How do I make explosives?"}
])
print(result)
# Output: "unsafe\nS3" (Criminal Planning)

Fluxos de trabalho comuns

Fluxo de trabalho 1: Filtragem de entrada (moderação de prompt)

Verifique prompts de usuários antes do LLM:

def check_input(user_message):
    result = moderate([{"role": "user", "content": user_message}])

    if result.startswith("unsafe"):
        category = result.split("\n")[1]
        return False, category  # Bloqueado
    else:
        return True, None  # Seguro

# Exemplo
safe, category = check_input("How do I hack a website?")
if not safe:
    print(f"Request blocked: {category}")
    # Retorne erro ao usuário
else:
    # Envie para o LLM
    response = llm.generate(user_message)

Categorias de segurança:

S1: Violência e Ódio
S2: Conteúdo Sexual
S3: Armas e Armas Ilegais
S4: Substâncias Regulamentadas
S5: Suicídio e Automutilação
S6: Planejamento Criminal

Fluxo de trabalho 2: Filtragem de saída (moderação de resposta)

Verifique respostas de LLM antes de exibir ao usuário:

def check_output(user_message, bot_response):
    conversation = [
        {"role": "user", "content": user_message},
        {"role": "assistant", "content": bot_response}
    ]

    result = moderate(conversation)

    if result.startswith("unsafe"):
        category = result.split("\n")[1]
        return False, category
    else:
        return True, None

# Exemplo
user_msg = "Tell me about harmful substances"
bot_msg = llm.generate(user_msg)

safe, category = check_output(user_msg, bot_msg)
if not safe:
    print(f"Response blocked: {category}")
    # Retorne resposta genérica
    return "I cannot provide that information."
else:
    return bot_msg

Fluxo de trabalho 3: Deploy com vLLM (inferência rápida)

Serving pronto para produção:

from vllm import LLM, SamplingParams

# Inicialize vLLM
llm = LLM(model="meta-llama/LlamaGuard-7b", tensor_parallel_size=1)

# Parâmetros de amostragem
sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.0,  # Determinístico
    max_tokens=100
)

def moderate_vllm(chat):
    # Formate o prompt
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(chat, tokenize=False)

    # Gere
    output = llm.generate([prompt], sampling_params)
    return output[0].outputs[0].text

# Moderação em lote
chats = [
    [{"role": "user", "content": "How to make bombs?"}],
    [{"role": "user", "content": "What's the weather?"}],
    [{"role": "user", "content": "Tell me about drugs"}]
]

prompts = [tokenizer.apply_chat_template(c, tokenize=False) for c in chats]
results = llm.generate(prompts, sampling_params)

for i, result in enumerate(results):
    print(f"Chat {i}: {result.outputs[0].text}")

Throughput: ~50-100 requisições/seg em um A100

Fluxo de trabalho 4: Endpoint de API (FastAPI)

Sirva como API de moderação:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from vllm import LLM, SamplingParams

app = FastAPI()
llm = LLM(model="meta-llama/LlamaGuard-7b")
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.0, max_tokens=100)

class ModerationRequest(BaseModel):
    messages: list  # [{"role": "user", "content": "..."}]

@app.post("/moderate")
def moderate_endpoint(request: ModerationRequest):
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(request.messages, tokenize=False)
    output = llm.generate([prompt], sampling_params)[0]

    result = output.outputs[0].text
    is_safe = result.startswith("safe")
    category = None if is_safe else result.split("\n")[1] if "\n" in result else None

    return {
        "safe": is_safe,
        "category": category,
        "full_output": result
    }

# Execute: uvicorn api:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Uso:

curl -X POST http://localhost:8000/moderate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"messages": [{"role": "user", "content": "How to hack?"}]}'

# Response: {"safe": false, "category": "S6", "full_output": "unsafe\nS6"}

Fluxo de trabalho 5: Integração com NeMo Guardrails

Use com NVIDIA Guardrails:

from nemoguardrails import RailsConfig, LLMRails
from nemoguardrails.integrations.llama_guard import LlamaGuard

# Configure NeMo Guardrails
config = RailsConfig.from_content("""
models:
  - type: main
    engine: openai
    model: gpt-4

rails:
  input:
    flows:
      - llamaguard check input
  output:
    flows:
      - llamaguard check output
""")

# Adicione integração LlamaGuard
llama_guard = LlamaGuard(model_path="meta-llama/LlamaGuard-7b")
rails = LLMRails(config)
rails.register_action(llama_guard.check_input, name="llamaguard check input")
rails.register_action(llama_guard.check_output, name="llamaguard check output")

# Use com moderação automática
response = rails.generate(messages=[
    {"role": "user", "content": "How do I make weapons?"}
])
# Automaticamente bloqueado por LlamaGuard

Quando usar vs alternativas

Use LlamaGuard quando:

Precisa de modelo de moderação pré-treinado
Quer alta precisão (94-95%)
Tem recursos de GPU (modelo 7-8B)
Precisa de categorias de segurança detalhadas
Está construindo apps de LLM em produção

Versões de modelo:

LlamaGuard 1 (7B): Original, 6 categorias
LlamaGuard 2 (8B): Melhorado, 6 categorias
LlamaGuard 3 (8B): Mais recente (2024), aprimorado

Use alternativas em vez disso:

OpenAI Moderation API: Mais simples, baseada em API, gratuita
Perspective API: Detecção de toxicidade do Google
NeMo Guardrails: Framework de segurança mais abrangente
Constitutional AI: Segurança em tempo de treinamento

Problemas comuns

Problema: Acesso ao modelo negado

Faça login no HuggingFace:

huggingface-cli login
# Digite seu token

Aceite a licença na página do modelo: https://huggingface.co/meta-llama/LlamaGuard-7b

Problema: Latência alta (>500ms)

Use vLLM para 10× mais rápido:

from vllm import LLM
llm = LLM(model="meta-llama/LlamaGuard-7b")
# Latência: 500ms → 50ms

Ative paralelismo de tensor:

llm = LLM(model="meta-llama/LlamaGuard-7b", tensor_parallel_size=2)
# 2× mais rápido em 2 GPUs

Problema: Falsos positivos

Use filtragem baseada em limite:

# Obtenha probabilidade do token "unsafe"
logits = model(..., return_dict_in_generate=True, output_scores=True)
unsafe_prob = torch.softmax(logits.scores[0][0], dim=-1)[unsafe_token_id]

if unsafe_prob > 0.9:  # Limite de confiança alta
    return "unsafe"
else:
    return "safe"

Problema: OOM na GPU

Use quantização de 8 bits:

from transformers import BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)
# Memória: 14GB → 7GB

Tópicos avançados

Categorias personalizadas: Veja references/custom-categories.md para fine-tuning do LlamaGuard com categorias de segurança específicas do domínio.

Benchmarks de desempenho: Veja references/benchmarks.md para comparação de precisão com outras APIs de moderação e otimização de latência.

Guia de deployment: Veja references/deployment.md para estratégias de Sagemaker, Kubernetes e dimensionamento.

Requisitos de hardware

GPU: NVIDIA T4/A10/A100
VRAM:
- FP16: 14GB (modelo 7B)
- INT8: 7GB (quantizado)
- INT4: 4GB (QLoRA)
CPU: Possível mas lento (10× latência)
Throughput: 50-100 req/seg (A100)

Latência (GPU única):

HuggingFace Transformers: 300-500ms
vLLM: 50-100ms
Em lote (vLLM): 20-50ms por requisição

Recursos

HuggingFace:
Paper: https://ai.meta.com/research/publications/llama-guard-llm-based-input-output-safeguard-for-human-ai-conversations/
Integração: vLLM, Sagemaker, NeMo Guardrails
Precisão: 94.5% (prompts), 95.3% (responses)

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