Concrete ML: 构筑隐私保护的机器学习框架

Concrete ML: 构筑隐私保护的机器学习框架

concrete-ml Concrete ML: Privacy Preserving ML framework built on top of Concrete, with bindings to traditional ML frameworks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/concrete-ml

Concrete ML 是一个基于 Zama 的 Concrete 项目构建的开源隐私保护机器学习（PPML）工具集。该项目的主要编程语言是 Python，它为数据科学家提供了一个简化全同态加密（FHE）使用的平台，使得他们能够在不需要深入了解加密技术的情况下，将机器学习模型转化为其全同态加密版本，并加以使用。

核心功能

该项目的主要功能包括：

• 内置模型：提供即插即用的全同态加密友好型模型，这些模型的用户界面与 scikit-learn 和 XGBoost 的同类产品相似。
• 自定义模型：支持可以使用量化感知训练的模型。这些模型由用户使用 PyTorch 或 keras/tensorflow 开发，并通过 ONNX 导入到 Concrete ML 中。

最近更新的功能

最近更新中，项目包含以下新功能或改进：

• 改进了与现有机器学习框架的兼容性，使得转换和集成现有模型更加流畅。
• 增强了对量化输入和输出的处理，以提高加密数据训练和推理的效率。
• 引入了新的示例和教程，帮助用户更好地理解和应用 Concrete ML。
• 提升了项目的文档和社区支持，使得用户可以更容易地获取帮助和贡献代码。

Concrete ML 不断进化的功能使得在保护数据隐私的同时，可以进行更广泛的机器学习应用，包括但不限于医疗数据分析、金融服务、广告活动跟踪等敏感领域。通过 Concrete ML，开发人员能够在保障数据隐私的同时，充分利用机器学习的能力。

concrete-ml Concrete ML: Privacy Preserving ML framework built on top of Concrete, with bindings to traditional ML frameworks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/concrete-ml