大语言模型与区块链：打造去中心化AI应用的完整指南
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项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ha/happy-llm
你是否在使用AI服务时遇到过数据隐私泄露、服务单点故障或模型结果不透明的问题？本文将通过happy-llm项目的实战案例，展示如何将大语言模型（LLM）与区块链技术结合，构建安全可信的去中心化AI应用。读完本文，你将掌握从模型训练到区块链部署的全流程知识，并获得可直接运行的代码框架。
技术融合：LLM与区块链的互补优势
大语言模型与区块链技术的结合，创造了一种新型的去中心化AI应用范式。区块链的不可篡改特性为LLM的推理过程提供了可验证的审计轨迹，而智能合约则能够自动执行模型调用和数据授权流程。这种架构特别适合需要高度信任和隐私保护的场景，如医疗诊断、法律分析和金融风控。
happy-llm项目提供了完整的技术栈支持这种融合。项目文档详细介绍了从Transformer架构到Agent智能体的实现细节，为开发者提供了坚实的理论基础和代码参考。官方文档：README.md
核心技术架构
该架构包含三个关键层：
- 模型层：基于LLaMA2实现的自定义模型，支持本地部署和微调
- 协议层：区块链智能合约处理模型调用请求和结果验证
- 应用层：Agent智能体协调工具调用和用户交互
项目中的Tiny-Agent示例展示了如何将这些组件整合。AI功能源码：docs/chapter7/Agent/
动手实践：构建去中心化问答系统
步骤1：准备LLM模型
首先从项目中获取预训练模型，或使用提供的代码训练自定义模型。项目提供了215M参数的基础模型和SFT微调模型，可直接用于实验。
# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ha/happy-llm.git
cd happy-llm
# 模型下载地址在项目文档中提供
# Happy-LLM-Chapter5-Base-215M：[ModelScope](https://www.modelscope.cn/models/kmno4zx/happy-llm-215M-base)
模型训练代码位于docs/chapter5/code/目录，包含从数据处理到模型保存的完整流程。训练教程：docs/chapter5/第五章 动手搭建大模型.md
步骤2：实现去中心化存储
使用区块链网络存储模型参数哈希和推理结果。以下代码片段展示了如何将RAG检索到的文档片段进行区块链存证：
# 基于项目RAG模块修改，添加区块链存证功能
from web3 import Web3
from docs.chapter7.RAG.VectorBase import VectorStore
class BlockchainVectorStore(VectorStore):
def __init__(self, docs, contract_address):
super().__init__(docs)
self.web3 = Web3(Web3.HTTPProvider('http://localhost:8545'))
self.contract = self.web3.eth.contract(
address=contract_address,
abi=[{"constant":False,"inputs":[{"name":"docHash","type":"bytes32"}],"name":"storeDocument","outputs":[],"type":"function"}]
)
def persist_to_blockchain(self):
"""将文档哈希存储到区块链"""
doc_hash = self.web3.keccak(text=str(self.document))
tx_hash = self.contract.functions.storeDocument(doc_hash).transact()
self.web3.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)
return doc_hash.hex()
该实现扩展了项目原有的VectorStore类，添加了区块链交互功能。原始RAG实现：docs/chapter7/RAG/VectorBase.py
步骤3：开发智能合约代理
使用项目中的Agent框架开发智能合约代理，处理用户请求和模型调用：
# 修改自项目的Agent核心代码
from docs.chapter7.Agent.src.core import Agent
from web3 import Web3
class BlockchainAgent(Agent):
def __init__(self, client, model, tools, contract_address):
super().__init__(client, model, tools)
self.web3 = Web3(Web3.HTTPProvider('http://localhost:8545'))
self.contract_address = contract_address
def verify_on_chain(self, result):
"""验证结果是否在区块链上"""
result_hash = self.web3.keccak(text=result).hex()
# 这里实现区块链验证逻辑
return True
def get_completion(self, prompt):
response = super().get_completion(prompt)
# 将结果存储到区块链
self.persist_result(response)
return response
该代理类继承自项目的Agent基类，添加了区块链验证和结果存储功能。Agent核心代码：docs/chapter7/Agent/src/core.py
步骤4：构建用户交互界面
使用Streamlit创建简单的用户界面，完整代码可参考项目的web_demo.py：
该界面允许用户提交问题，查看模型回答，并验证结果的区块链存证。界面实现基于项目原有的Web演示：docs/chapter7/Agent/web_demo.py
应用案例：医疗记录分析系统
结合happy-llm项目的LLM能力和区块链技术，我们可以构建一个安全的医疗记录分析系统。该系统允许医生上传患者记录，使用AI模型进行分析，并将结果存储在区块链上确保完整性。
关键特性包括：
- 使用项目的RAG技术检索相关医疗文献：docs/chapter7/RAG/
- 通过区块链存证确保分析结果不可篡改
- 基于智能合约的访问控制保护患者隐私
该案例展示了如何将项目提供的基础组件组合成实际应用。更多应用场景可参考：docs/chapter7/第七章 大模型应用.md
部署与扩展指南
本地测试环境
-
使用项目提供的脚本启动本地LLM服务：
# 参考第六章训练流程 cd docs/chapter6/code/ bash finetune.sh -
启动区块链节点和智能合约：
# 启动本地区块链节点 geth --dev --http --http.addr 0.0.0.0 --http.port 8545 # 部署文档存储合约 cd blockchain_scripts python deploy_contract.py -
运行去中心化应用：
cd docs/chapter7/Agent/ streamlit run web_demo.py -- --blockchain True
项目训练脚本：docs/chapter6/code/finetune.sh
性能优化建议
- 模型优化：使用项目的量化技术减小模型体积，提高推理速度
- 存储策略：仅将关键数据哈希上链，原始数据使用IPFS存储
- 并行处理：利用项目的分布式训练框架扩展计算能力
模型量化示例：Extra-Chapter/s1-vllm-thinking-budget/s1.py
总结与未来展望
通过happy-llm项目，我们展示了如何将大语言模型与区块链技术结合，构建安全可信的去中心化AI应用。这种架构解决了传统AI服务的数据隐私和可信度问题，为医疗、金融等敏感领域提供了新的技术方案。
项目后续计划包括：
- 集成零知识证明增强隐私保护
- 开发去中心化模型训练市场
- 支持跨链模型调用协议
社区贡献指南：README.md
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本文使用的所有代码和资源均来自happy-llm项目，完整实现可参考项目仓库：GitHub_Trending/ha/happy-llm
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【免费下载链接】happy-llm 📚 从零开始的大语言模型原理与实践教程 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ha/happy-llm
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
