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Running Privacy-Preserving Inferences on Hugging Face Endpoints★ 75
Hugging Face Blog777d agoReleaseHugging Face 與開源密碼學公司 Zama 合作，介紹如何在 Hugging Face Endpoints 上部署全同態加密（FHE）模型。透過 FHE 技術，用戶的敏感數據在傳輸與計算過程中皆保持加密狀態，雲端伺服器可在不解密的情況下完成推理。此方案為醫療、金融等高隱私需求行業提供了一種安全使用雲端 AI 算力的新途徑。
Towards Encrypted Large Language Models with FHE★ 75
Hugging Face Blog1035d agoTutorialHugging Face 與密碼學安全公司 Zama 合作，發表了利用全同態加密（FHE）運行大語言模型（LLM）的技術方案。該技術允許用戶將加密的 Prompt 發送到雲端，雲端模型在完全不解密的情況下進行推論並返回加密結果，確保數據隱私。雖然目前面臨運算延遲高與需要極低位元量化等挑戰，但這為金融與醫療等高隱私需求領域開闢了全新可能。
Sentiment Analysis on Encrypted Data with Homomorphic Encryption
Hugging Face Blog1293d agoTutorial本文介紹了如何使用全同態加密（FHE）技術對加密數據進行情緒分析。透過 Zama 開源的 Concrete ML 工具包，開發者可以將 Hugging Face 的機器學習模型轉化為 FHE 版本。這使得用戶可以將加密後的文本傳送到雲端進行推理，雲端伺服器在完全無法得知原文內容的情況下完成情緒分析，並回傳加密的預測結果，完美兼顧雲端運算便利性與用戶隱私。