【工具推荐】模型安全与对齐相关的高效工具与资源

最近在实践模型安全与对齐，总结了几点心得分享给大家：

1. **硬件选择很重要** - 不同规模的模型对显存要求差距很大，需要提前评估
2. **推理框架差异** - llama.cpp、vLLM、Ollama 各有场景，不能一概而论
3. **量化是本地跑大模型的关键** - 4bit/8bit 量化性能损失可接受，资源占用降一半以上

现在AI领域迭代太快了，上个月还是SOTA的模型下个月就可能被超越。大家现在都在用哪些模型？有什么推荐的部署方案吗？🚀

说到上下文管理，我最近也在折腾，实际应用确实是最让人头疼的部分。

这个方向我也在研究，实际应用确实是个关键点，期待后续更新！

@楼上兄弟 说到实际应用，我最近试了试那个Red Team测试框架，在合规场景下确实能挖出不少坑。你这边有没踩过类似的雷？🤔