nillion aivm

نيليون AIVM

AIVM هو إطار عمل متطور مصمم لاستدلال الحفاظ على الخصوصية باستخدام بروتوكولات التشفير المتقدمة. باستخدام AIVM ، يمكنك نشر شبكة تطوير محلية (DevNet) لاستكشاف الاستدلال الخاص باستخدام أمثلة متوفرة أو نماذج مخصصة.

جدول المحتويات

• تثبيت AIVM
• تشغيل AIVM
• الاستخدام
  • الاستدلال الخاص
  • تحميل النموذج المخصص
• رخصة

تثبيت AIVM

1. إنشاء بيئة افتراضية:

   python3 -m venv .venv

2. تنشيط البيئة الافتراضية:

   على Linux/MacOS:

    source .venv/bin/activate

   على Windows:

   . v env S cripts a ctivate

3. تثبيت الحزمة:

   إذا كنت ستنفذ تنفيذ الأمثلة:

   pip install " nillion-aivm[examples] "

   خلاف ذلك ، إذا كنت ستنتج الكود الخاص بك ، فيمكنك فقط:

   pip install nillion-aivm

تشغيل AIVM

1. ابدأ AIVM Devnet:

   aivm-devnet

2. افتح أمثلة دفتر Jupyter المقدمة/Gettinged.ipynb لتشغيل أمثلة استنتاج خاصة على AIVM.

3. بعد الانتهاء من مهامك ، قم بإنهاء عملية devnet عن طريق الضغط على CTRL+C .

الاستخدام

لاستخدام إضافي ، راجع مجلد الأمثلة ، والذي يوضح كيفية إعداد سير عمل الاستدلال الخاص باستخدام AIVM.

أداء استنتاج آمن

الاستخدام الأساسي

1. أولاً ، استيراد عميل AIVM وتحقق من النماذج المتاحة:

 import aivm_client as aic

# List all supported models
available_models = aic . get_supported_models ()
print ( available_models )

2. قم بإعداد بيانات الإدخال الخاصة بك. إليك مثالًا باستخدام Pytorch لإنشاء إدخال عشوائي:

 import torch

# Create a sample input (e.g., for LeNet5 MNIST)
random_input = torch . randn (( 1 , 1 , 28 , 28 ))  # Batch size 1, 1 channel, 28x28 pixels

3. تشفير إدخالك باستخدام cryptensor المناسب:

 # Encrypt the input
encrypted_input = aic . LeNet5Cryptensor ( random_input )

4. أداء استنتاج آمن:

 # Get prediction while maintaining privacy
result = aic . get_prediction ( encrypted_input , "LeNet5MNIST" )

تعالج وظيفة get_prediction تلقائيًا بروتوكول الحساب الآمن مع عقد aivm-devnet ، مما يضمن أن تبقى بيانات الإدخال الخاصة بك خاصة خلال عملية الاستدلال.

تحميل النموذج المخصص

يمكنك نشر النماذج المدربة الخاصة بك على AIVM ، شريطة أن تتبع البنية المدعومة (Berttiny أو LENET5).

تحميل النماذج المخصصة

1. استيراد عميل AIVM:

 import aivm_client as aic

2. تحميل طرازك المخصص:

 # For BertTiny models
aic . upload_bert_tiny_model ( model_path , "MyCustomBertTiny" )

# For LeNet5 models
aic . upload_lenet5_model ( model_path , "MyCustomLeNet5" )

3. أداء الاستدلال مع النموذج المخصص الخاص بك:

 # For BertTiny models
result = aic . get_prediction ( private_berttiny_input , "MyCustomBertTiny" )

# For LeNet5 models
result = aic . get_prediction ( private_lenet5_input , "MyCustomLeNet5" )

رخصة

هذا المشروع مرخص بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.