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【隐语SecretFlow架构解读】隐私保护模型在线推理系统 SecretFlow-Serving 架构解读

打开链接点亮社区Star,照亮技术的前进之路。每一个点赞,都是社区技术大佬前进的动力 Github 地址: https://github.com/secretflow 在传统机器学习场景中,完成模型训练得到模型之后,如何将模型的推理能力应用到实际的生产业务场景中呢? 通用的做法是通过使用在线推理框架加载这些模型,并将其服务化以提供接口给业务系统使用。 然而,在多方共同参与的隐私计算场景下,数据、调用系统和模型均分散在不同的参与方,尤其是对于推理过程中使用的数据需要保护,无法出域计算。 SecretFlow-Serving 是隐语团队开源的通用、开放且高性能的隐私保护多方在线推理框架,旨在解决上述问题。 SecretFlow-Serving 架构介绍 架构上,SecretFlow-Serving 通过配置的模型数据源模块加载模型到内存中,建立模型执行体进行计算。 在请求端分离了特征数据流与推理请求,通过各个参与方独立的特征数据源模块提供推理过程中的数据,进而完成模型计算得到推理结果。 框架内部通过预测调度器和模型执行体与其他 Serving 系统进行调度与计算的通信,以支持不同技术路线的...

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