Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
Impact LLM logo
运维云端未说明官方级别未说明来源级核验

Impact LLM

MCP Server

ImpactLLM是一个开源工具,用于评估大型语言模型(LLM)的环境足迹,提供透明可追溯的计算逻辑和基于科学文献的数据支持。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

1

资源数

0
大型语言模型Python开源工具

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

apachot

提供方

apachot

最后核验

2026/5/17 20:20

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

ImpactLLM

ImpactLLM是一个用于估算LLM环境足迹的开放工具。

该项目被设计为一个透明的筛选工具,而不是一个黑匣子评分。它以科技文献中公布的指标为基础,将每个估计值与其来源联系起来,使假设可见,并支持可追溯、可审计的计算逻辑。

此存储库包含什么

此Git存储库版本控制ImpactLLM的开放软件和数据堆栈:

  • ImpactLLM/:开放数据集、本地HTTP API、MCP服务器、web计算接口、估计逻辑

仅限单独的本地 ImpactLLM-paper/ 工作区可能位于手稿工作的存储库旁边,但它被有意排除在Git版本控制之外。

ImpactLLM适用于:

  • 探索LLMs环境影响的源支持数据
  • 对用途、特征或推理场景进行可比估计
  • 记录计算中使用的假设、系统边界和国家因素
  • 支持软件设计、研究和决策讨论

定位

ImpactLLM估算以研究为导向,旨在为决策提供支持。他们不会机械地将数据从一张纸复制到另一张纸上:能源从有记录的锚中保留,然后根据与所选国家背景相关的电力结构重新计算碳。该工具的价值恰恰来自这样一个事实,即假设仍然是可检查的、有争议的,并且与来源有关。

我们在负责任的人工智能方面的工作强调了方法论的严谨性、可追溯性和现实世界中的决策支持。它结合了科学研究、产品设计和运营部署,使人工智能系统更加透明、更负责任,在实践中更有用。

快速链接

  • 演示: https://impactllm.eu/
  • 公共文件PDF: https://impactllm.eu/downloads/ImpactLLM_paper.pdf (Transparent Screening for LLM Inference and Training Impacts)
  • GitHub存储库: https://github.com/apachot/ImpactLLM

开始使用

要使用软件栈,请执行以下操作:

技术概述

该项目结合了:

  • 地方文献衍生数据语料库
  • 用于查询记录和估计量的本地HTTP API
  • 用于与兼容代理和工具集成的MCP服务器
  • 用于描述用例并获得结构化估计的web界面

本地执行主要依赖于Python 3。OpenAI密钥只需要用于web界面中的自然语言解析。

许可证

此程序是自由软件:您可以根据 通用公共许可证 由自由软件基金会发布的许可证版本3,或(由您选择)任何更高版本。

分发此程序是希望它有用,但不提供任何保证;甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。有关更多详细信息,请参阅GNU通用公共许可证。

您应该已经收到了GNU通用公共许可证的副本以及此程序。如果没有,请参阅 .

目录标签

目录标签

大型语言模型Python开源工具环境影响评估本地部署透明计算科学研究

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

继续浏览同类 MCP