LogLLM

用大模型读懂日志,自动揪出系统异常

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 35 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 202
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

LogLLM 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队guanwei49
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型anomaly-detection,large-language-models,llm,supervised-finetuning,system-logs,system-security
GitHub 星标★ 202
上线时间2024-10-31 00:00:00
代码更新2025-12-09
仓库体积143.1 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

LogLLM 是一个基于大语言模型的系统日志异常检测开源项目。它针对传统日志分析依赖人工规则、难以应对复杂系统的问题,利用 LLM 的语义理解能力,将日志消息转化为向量表示,并通过对比正常与异常日志的语义差异来识别异常。项目提供了完整的训练、评估和推理流程,支持多种日志解析方式,并集成了几个主流日志数据集(如 HDFS、BGL)的预处理脚本。核心能力包括:基于 Transformer 的日志编码器、异常检测模型训练、以及可视化评估工具。它旨在帮助运维和开发人员更高效地发现系统故障,减少误报和漏报。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 202

核心亮点

  • 利用 LLM 语义理解,比传统关键词匹配更准,能识别未知异常
  • 提供完整训练/评估流程,开箱即用,上手快
  • 支持多数据集(HDFS/BGL),方便复现和对比实验

不足之处

  • 依赖 GPU 资源,推理成本较高,不适合轻量级场景
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 大规模系统日志的实时异常检测
  • 运维故障根因分析辅助
  • 日志分析模型的研究与实验

替代项目

LogAnomaly、DeepLog、LogBERT

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