Проект / Python

gh0stkey/opf-privacy-filter: OPF Privacy Filter — Docker-сервис для автоматического скрытия персональных данных в тексте

Запустите за минуту готовый HTTP-сервис, который находит и скрывает имена, телефоны, email и другую личную информацию в любых текстах.

Это готовый HTTP-сервис для обнаружения и скрытия персональных данных (PII), построенный на основе OpenAI Privacy Filter. Проект поставляется как Docker-образ с простым API, который можно запустить одной командой. Включает health-чек, поддержку GPU и...

★ 12 Python Форки 1 Issue 0 Оценка 6/10 Карточка проверена

Открыть на GitHub Помочь с установкой

Для кого это

Для разработчиков, которым нужно быстро добавить обезличивание текстов в свой продукт без глубокого погружения в машинное обучение.

Проблема / задача

При работе с пользовательскими данными нужно скрывать персональную информацию (PII), но писать собственные модели сложно, а готовые решения требуют настройки и интеграции.

Как это работает

Проект упаковывает модель OpenAI Privacy Filter в Docker-контейнер с FastAPI. При запуске загружается предобученная модель, которая умеет распознавать 19 типов персональных данных. Сервис предоставляет три эндпоинта: для обработки одного текста, только скрытого текста и пакетной обработки. Модель работает на CPU или GPU (CUDA).

Что видно по README

Ключевые возможности

Обнаружение 19 типов PII (имена, телефоны, email, SSN и др.)Три режима API: полный ответ, только скрытый текст, пакетная обработкаПоддержка CPU и GPU (CUDA) через переменные окруженияHealth-чек и встроенная загрузка модели при стартеDocker-образ с предзагруженной моделью для быстрого запуска

Технологии

PythonFastAPIDockerOpenAI Privacy Filter (PyTorch)OpenAI API

Интересный факт

Модель загружается при первом запуске 1-2 минуты — разработчик специально добавил health-чек со стартовой задержкой, чтобы сервис не принимал запросы до готовности.

С чего начать

Запустить контейнер: docker run -d -p 8000:8000 --name opf <образ>

Оценка GitRadar

Удобство

9/10

Свежесть

6/10

Перспектива

5/10

Монетизация

4/10

Общая оценка

6/10

Вердикт GitRadar

Стоит попробовать, если нужен быстрый старт с обезличиванием текстов. Проект решает конкретную задачу «из коробки», но это всего лишь обёртка над официальной библиотекой OpenAI.

Наблюдения по обновлениям

Проект скромный (12 звёзд), но готов к использованию. Docker-образ собран аккуратно, есть health-чек и логика graceful shutdown. Активность низкая — это обёртка, а не полноценный продукт.

Что мы проверили

Карточка собрана по данным GitHub, README и структуре репозитория. Это не официальная документация проекта.

Исходный репозиторий: https://github.com/gh0stkey/opf-privacy-filter
Создан на GitHub: 23 апреля 2026 г.
Последнее обновление репо: 23 апреля 2026 г.
Последняя проверка GitRadar: 23 апреля 2026 г.
Изученные файлы: README.md, server.py, docker-compose.yml, Dockerfile

FAQ

Что это такое?

Готовый Docker-сервис с API для автоматического скрытия персональных данных (имён, телефонов, email) в текстах на основе модели OpenAI.

Для кого подходит?

Для разработчиков, которым нужно быстро добавить обезличивание текстов в свой сервис без обучения собственных моделей.

Источники

GitHub исходный код и активность
README описание, ссылки, стартовые материалы

Нужна помощь с gh0stkey/opf-privacy-filter?

Если проект подходит под ваш сценарий, можем помочь с установкой, интеграцией, доработкой или аккуратным форком под вашу инфраструктуру.

Смотреть услуги Открыть на GitHub Написать в Telegram