分享可更新模型（SUM）在区块链上：微软0xDeCA10B项目指南

分享可更新模型（SUM）在区块链上：微软0xDeCA10B项目指南

0xDeCA10B Sharing Updatable Models (SUM) on Blockchain 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/0x/0xDeCA10B

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项目介绍

分享可更新模型（SUM）在区块链 是一个旨在通过区块链托管和训练公共机器学习模型的框架。该框架提倡免费获取模型预测，并采用三步验证机制添加数据。数据处理存储于区块链中以确保透明度和持久性。激励机制负责验证数据添加请求并可能实施奖励措施。任何人均可免费查询模型进行预测。更多信息可通过项目博客及发表在IEEE国际区块链会议上的论文获取。

项目快速启动

为了快速启动，你需要先安装必要的工具，如Git、Node.js、Truffle Suite等。以下是基本步骤：

步骤1: 克隆仓库

git clone https://github.com/microsoft/0xDeCA10B.git
cd 0xDeCA10B

步骤2: 安装依赖

npm install

步骤3: 部署本地测试区块链（如果适用）

参照项目中的README.md文件来设置本地Ethereum测试网络，比如Ganache。

步骤4: 运行智能合约测试

truffle develop
truffle migrate --network development

步骤5: 互动与测试

利用提供的脚本或者Demo Dashboard与部署好的智能合约交互。

应用案例和最佳实践

• 数据共享: SUM框架允许开发者上传他们的数据集至区块链，确保数据的透明性和不可篡改性。
• 模型更新: 通过预定义的算法，社区可以协作更新模型，保持其时效性和准确性。
• 激励机制示例: 实施如“Deposit, Refund, and Take: Self-Assessment”机制，鼓励高质量数据贡献，并保护系统免受恶意攻击。

最佳实践建议包括选择合适的数据验证策略和激励模型，以及持续监控交易费用以保持成本效益。

典型生态项目

虽然特定的生态项目未直接提及，但可以想象，基于SUM的项目可能涉及：

• 去中心化预测市场: 利用SUM平台构建预测模型，参与者通过提供数据和验证预测获取奖励。
• AI驱动的供应链管理: 使用SUM共享和更新模型来优化库存预测和需求响应。
• 社区主导的AI训练: 社区成员共同参与模型训练过程，特别是在环境监测、健康数据分析等领域。

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请注意，实际操作时应详细阅读项目的最新文档，因为技术细节和依赖项可能会随时间发生变化。此简介提供了一个大致的入门指导，具体实践时需遵循项目最新的指导说明。

0xDeCA10B Sharing Updatable Models (SUM) on Blockchain 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/0x/0xDeCA10B