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如何防止模型被?基于TVM的端上模型部署加密方案

AIGC動態2年前 (2024)發布 大數據文摘
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如何防止模型被竊取?基于TVM的端上模型部署加密方案

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原標題:如何防止模型被?基于TVM的端上模型部署加密方案
關鍵字:模型,文件,高效,編譯器,張量
文章來源:大數據文摘
內容字數:3698字

內容摘要:


大數據文摘受權轉載自云鼎實驗室
2023年在AI的發展史上一定是濃墨重彩的一筆,在這一年里出現了百模大戰、全民“煉丹”的場面,圍繞著各種模型的訓練技術和算力需求有很多討論。隨著模型的成熟以及算力市場的發展,7B、13B這類小型號的模型也出現了端上部署的需求,其中以移動設備廠商最為突出。2024年,在端上部署和應用模型也可能會成為各家移動廠商的一個營銷熱點。
在端上部署推理模型自然就會帶來一個安全問題,如何保證模型文件的安全?LLM的架構目前都是Transformer的變體,如果拿到模型文件,借助開源的代碼很容易完成適配,然后就可以異地部署起來。LLM現在從零開始預訓練、指令微調、強化學習到最后可用,成本并不低,如果很容易被別人到模型文件并被推理使用,會造成不小的損失。
為了解決上面這個安全問題,我們借助TVM編譯器幫助我們實現高效模型推理部署,并在TVM中引入Tensor加解密層。這樣模型文件在本地是處于加密狀態,在推理運行的時候才是解密狀態,以此保證模型文件不被輕易。下面介紹技術細節。TVM簡介
TVM全稱Tensor Virtual Machine,中文名稱張量虛擬機,它主


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