ezkl

:thought_balloon: EZKL 是一个库和命令行工具,用于在 ZK-SNARK (ZKML) 中进行 深度学习 模型和其他计算图的推理。它支持以下工作流程: 1. 定义一个计算图,例如 神经网络 (但实际上可以是任意一组操作),就像在 pytorch 或 tensorflow 中那样。 2. 将操作的最终图输出为 .onnx 文件和一些示例输入保存为 .json 文件。 3. 将 EZKL 指向 .onnx 和 .json 文件,生成一个 ZK-SNARK 电路,用于证明如下声明:

"我用这个公开可用的 神经网络 运行了一些私有数据,生成了这个输出" > "我用自己的私有 神经网络 运行了一些公开数据,生成了这个输出" > "我正确地运行了这个公开可用的 神经网络,在公开数据上运行,生成了这个输出" 在后端,我们使用了共同开发的 Halo2 作为证明系统。

• 如果您有任何问题,我们很乐意让您在 讨论 中开设一个讨论主题。或者,您可以加入 ✨EZKL 社区 Telegram 群组。

Google Colab 示例，了解如何训练神经网络并在链上部署推理验证器，以用于其他智能合约。