SensorLLM
经 AI Skill Hub 精选评估，SensorLLM 获评「推荐使用」。这款AI工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 7.5 分，适合有一定技术背景的用户使用。
📚 深度解析
**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS？**
对于个人开发者和有隐私需求的用户，本地部署的开源工具意味着数据不离本机，不受第三方服务商的数据政策约束。同时，开源工具通常没有使用次数限制和月度费用，一次安装即可长期使用，对于高频使用场景的总拥有成本（TCO）远低于订阅制商业工具。
**安装与环境准备**
SensorLLM 依赖 Python 运行环境。建议通过 pyenv（Python）或 nvm（Node.js）管理 Python 版本，避免全局环境污染。对于新手用户，推荐先创建虚拟环境（python -m venv venv && source venv/bin/activate），再安装依赖，这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始，不影响系统稳定性。
**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues（已关闭的问题），大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时，提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例，能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 SensorLLM 的版本更新，及时通知重要功能变化。
📋 工具概览
SensorLLM是EMNLP 2025的开源AI工具，用于Aligning Large Language Models。它提供了一个Python实现，支持多模态和时间序列分类等功能。
SensorLLM 是一款基于 Python 开发的开源工具，专注于 alignment、human-activity-recognition、large-language-models 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。
📖 中文文档
SensorLLM是EMNLP 2025的开源AI工具，用于Aligning Large Language Models。它提供了一个Python实现，支持多模态和时间序列分类等功能。
SensorLLM 是一款基于 Python 开发的开源工具，专注于 alignment、human-activity-recognition、large-language-models 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。
- 开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
- 活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
- 提供详细文档和使用示例，新手友好
- 支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
- 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
- 本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
- 自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
- 作为开源基础组件进行商业化二次开发
# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install sensorllm
# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install sensorllm
# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/cruiseresearchgroup/SensorLLM
cd SensorLLM
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import sensorllm; print('安装成功')"
- 访问 GitHub 仓库页面
- 按照 README 文档完成依赖安装
- 根据系统环境完成初始化配置
- 参考官方示例或文档开始使用
- 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
# 命令行使用
sensorllm --help
# 基本用法
sensorllm input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import sensorllm
# 示例
result = sensorllm.process("input")
print(result)
# sensorllm 配置文件示例（config.yml） app: name: "sensorllm" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 sensorllm --config config.yml # 或通过环境变量配置 export SENSORLLM_API_KEY="your-key" export SENSORLLM_OUTPUT_DIR="./output"
简介
SensorLLM
Aligning Large Language Models with Motion Sensors for Human Activity Recognition
EMNLP 2025 Main Conference
Zechen Li1
Shohreh Deldari1
Linyao Chen2
Hao Xue1
Flora D. Salim1
1 University of New South Wales, Sydney
2 University of Tokyo
🌟 Overview
SensorLLM is a two-stage framework that aligns sensor time series with human-intuitive text, enabling LLMs to interpret complex numerical data and achieve SOTA human activity recognition across varying sensor types, counts, and sequence lengths. <div style="text-align: center;"> <img src="asset/sensorllm_model.png" alt="sensorllm_model" width=100% > </div>
🔑 Key Features
- Aligns sensor time-series with human-intuitive, annotation-free textual trend descriptions and summaries via a QA-based framework.
- Sensor–Language Alignment Stage operates on single-channel, variable-length segments for fine-grained trend-text alignment.
- Task-Aware Tuning Stage handles multi-channel, multi-sensor data for downstream human activity recognition (HAR).
🚀 Getting started
Currently supported pretrained models: - Time-series models: Chronos - Language models: LLaMA Other pretrained models can be used with minor modifications to the SensorLLM framework.
Sensor-Language QA Pairs Generation
We provide two example notebooks to generate QA pairs for aligning sensor time-series data with human-intuitive text: - mhealth_stage1.ipynb: Generates QA pairs for Stage 1 by aligning single-channel sensor segments with trend-based natural language descriptions. - mhealth_stage2.ipynb: Generates statistical information text for Stage 2, performing HAR classification using multi-channel sensor data.
You can also customize or extend the QA templates in these notebooks to generate more diverse types of sensor–language QA pairs for your own use cases.
SensorLLM是一个有价值的开源AI工具，提供了一个Python实现，支持多模态和时间序列分类等功能。它适用于需要Aligning Large Language Models的场景，例如人活动识别和时间序列分类。
- 需要 SensorLLM 解决具体问题的开发者与运营人员
- 先在测试环境跑通最小用例，再接入生产数据
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
- 活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
- 提供详细文档和使用示例，新手友好
- 支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
- 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
- 需要 SensorLLM 解决具体问题的开发者与运营人员
- 先在测试环境跑通最小用例，再接入生产数据
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
- 自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
- 作为开源基础组件进行商业化二次开发
⚖️ 优点与不足
- +MIT 协议，可免费商用
- +完全开源免费，无授权费用
- +本地部署，数据完全自主可控
- +开发者社区支持，遇问题可查可问
- −安装和初始配置可能需要一定技术基础
- −功能完整性通常不如成熟商业产品
- −技术支持主要依赖开源社区，响应速度不稳定
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
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❓ 常见问题 FAQ
AI Skill Hub 点评：SensorLLM 的核心功能完整，质量良好。对于AI 技术爱好者来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。
| 原始名称 | SensorLLM |
| 原始描述 | 开源AI工具：EMNLP 2025 Official implementation of "SensorLLM: Aligning Large Language Models。⭐96 · Python |
| Topics | alignmenthuman-activity-recognitionlarge-language-modelsmultimodaltime-series-classification |
| GitHub | https://github.com/cruiseresearchgroup/SensorLLM |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-06-08 · 更新时间：2026-06-08 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。