nillion aivm

Nillion Aivm

AIVMは、高度な暗号化プロトコルを使用したプライバシーを提供する推論のために設計された最先端のフレームワークです。 AIVMを使用すると、ローカル開発ネットワーク（DEVNET）を展開して、提供された例またはカスタムモデルを使用してプライベート推論を探索できます。

目次

• AIVMのインストール
• AIVMを実行します
• 使用法
  • 私的推論
  • カスタムモデルのアップロード
• ライセンス

AIVMのインストール

1. 仮想環境を作成します：

   python3 -m venv .venv

2. 仮想環境を有効にします：

   Linux/macosについて：

    source .venv/bin/activate

   Windows：

   . v env S cripts a ctivate

3. パッケージをインストールします：

   例を実行する場合は、実行します。

   pip install " nillion-aivm[examples] "

   それ以外の場合は、独自のコードを作成する場合は、次のことができます。

   pip install nillion-aivm

AIVMを実行します

1. AIVM devnetを開始します：

   aivm-devnet

2. 提供されたjupyterノートブックの例/getStarted.ipynbを開き、AIVMでプライベート推論の例を実行します。

3. タスクを完了したら、 CTRL+Cを押してDevNetプロセスを終了します。

使用法

追加の使用については、AIVMを使用してプライベート推論ワークフローをセットアップする方法を示すExamplesフォルダーを参照してください。

安全な推論を実行します

基本的な使用法

1. まず、AIVMクライアントをインポートし、利用可能なモデルを確認します。

 import aivm_client as aic

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

2. 入力データを準備します。 Pytorchを使用してランダム入力を生成する例を次に示します。

 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. 適切なCryptensorを使用して入力を暗号化します。

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

4. 安全な推論を実行します：

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

get_prediction関数は、 aivm-devnetノードを使用して安全な計算プロトコルを自動的に処理し、推論プロセス全体で入力データがプライベートのままであることを保証します。

カスタムモデルのアップロード

サポートされているアーキテクチャ（BerttinyまたはLENET5）に従うと、独自のトレーニングモデルをAIVMに展開できます。

カスタムモデルのアップロード

1. AIVMクライアントをインポートします。

 import aivm_client as aic

2. カスタムモデルをアップロードします。

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

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

3. カスタムモデルで推論を実行します。

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

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

ライセンス

このプロジェクトは、MITライセンスの下でライセンスされています。