BlindAI 开源项目使用教程

BlindAI 开源项目使用教程

blindai Confidential AI deployment with secure enclaves :lock: 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/blindai

1. 项目介绍

BlindAI 是一个专注于 AI 隐私的开源解决方案，允许用户在确保数据隐私的前提下查询流行的 AI 模型或部署自己的模型。通过硬件强制的受信任执行环境（Trusted Execution Environments, TEEs），BlindAI 确保用户数据在整个过程中保持机密。

BlindAI 主要分为两个部分：

• BlindAI API: 使用 BlindAI 查询由 Mithril Security 托管的流行 AI 模型。
• BlindAI Core: 使用 BlindAI 的核心技术部署自己的 BlindAI 服务器实例，以安全地部署自己的模型。

2. 项目快速启动

2.1 安装依赖

首先，确保你已经安装了 Rust 和 Python 环境。然后，克隆 BlindAI 仓库并安装所需的依赖：

git clone https://github.com/mithril-security/blindai.git
cd blindai
cargo build --release

2.2 启动 BlindAI 服务器

在项目根目录下，运行以下命令启动 BlindAI 服务器：

cargo run --release --bin blindai_server

2.3 使用 BlindAI API

以下是一个简单的 Python 示例，展示如何使用 BlindAI API 进行音频转录：

import blindai.api as blindai

# 加载音频文件
audio_file = "patient_104678.wav"

# 使用 BlindAI API 进行转录
transcript = blindai.Audio.transcribe(file=audio_file)

print(transcript)

2.4 使用 BlindAI Core

以下是一个示例，展示如何使用 BlindAI Core 上传和删除模型：

import blindai.core as blindai

# 上传模型
response = blindai.upload_model(model="COVID-Net-CXR-2.onnx")
MODEL_ID = response.model_id
print(MODEL_ID)

# 删除模型
blindai.delete_model(MODEL_ID)

3. 应用案例和最佳实践

3.1 医疗数据隐私保护

BlindAI 可以用于保护医疗数据的隐私。例如，医院可以使用 BlindAI 来处理患者的医疗记录，确保这些数据在传输和处理过程中不被泄露。

3.2 金融数据分析

金融机构可以使用 BlindAI 来分析客户的交易数据，同时确保这些数据不会被第三方访问。BlindAI 的硬件强制 TEEs 提供了强大的数据保护能力。

3.3 企业内部数据处理

企业可以使用 BlindAI 来处理内部敏感数据，如员工信息、财务数据等。通过 BlindAI，企业可以在不泄露数据的情况下进行数据分析和模型训练。

4. 典型生态项目

4.1 Rust 生态

BlindAI 使用 Rust 语言开发，充分利用了 Rust 的安全性和性能优势。Rust 生态中的其他项目，如 tokio、actix 等，也可以与 BlindAI 结合使用，构建高性能的 AI 应用。

4.2 ONNX 模型支持

BlindAI 支持 ONNX 格式的模型，这使得它可以与许多现有的 AI 模型兼容。ONNX 生态中的其他工具和库，如 onnxruntime，也可以与 BlindAI 结合使用，提供更广泛的模型支持。

4.3 Intel SGX 技术

BlindAI 的核心技术之一是 Intel SGX（Software Guard Extensions），这是一种硬件级别的隐私保护技术。Intel SGX 生态中的其他工具和库，如 gramine，也可以与 BlindAI 结合使用，提供更强大的隐私保护能力。

通过以上模块的介绍和示例，您可以快速上手 BlindAI 项目，并在实际应用中保护数据的隐私。

blindai Confidential AI deployment with secure enclaves :lock: 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/blindai