PaddleDTX 1.0.0 中文文档

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: paddledtx.readthedocs.io

摘要

文档介绍了PaddleDTX 1.0.0的架构和功能。PaddleDTX是一个基于去中心化存储的分布式机器学习解决方案，旨在解决海量隐私数据的安全存储和多方数据联合建模问题。其架构由多方安全计算网络、去中心化存储网络和区块链网络构成，支持多种联邦学习算法，包括纵向联邦学习和横向联邦学习。文档详细描述了各类节点（如计算需求节点、任务执行节点、数据持有节点、存储节点和区块链节点）的功能和交互，以及智能合约、任务和算法的实现。目前支持的算法包括多元线性回归和多元逻辑回归，并计划扩展更多算法和功能。

AI总结

《PaddleDTX 1.0.0 中文文档》总结

### 1. 系统概述
PaddleDTX 是一个基于去中心化存储的分布式机器学习解决方案，旨在解决海量隐私数据的安全存储问题，实现数据安全交换与联合建模，突破数据孤岛。其核心特征包括：
- 支持多方安全计算框架，集成多种联邦学习算法
- 安全存储高敏感数据，防止隐私泄漏
- 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管
- 保证多方数据联合建模的全链路可信

### 2. 系统架构
PaddleDTX 由以下三个核心组件构成：
1. **多方安全计算网络**：支持多方安全计算（SMPC），节点包括计算需求节点、任务执行节点和数据持有节点。任务通过区块链网络发布并执行，数据持有节点对计算数据提供信任背书，支持多学习过程并行运行。
2. **去中心化存储网络**：数据持有节点对隐私数据进行加密、切分和副本复制，分发到存储节点，确保数据安全可用。存储节点通过健康状态监控和副本保持证明机制验证数据可靠性。
3. **区块链网络**：基于 XuperChain 框架，负责任务广播、节点治理、副本保持证明等功能，实现信息交换和可信 AI。

### 3. 关键概念
- **智能合约**：运行在区块链上，用于自动化合同执行和节点治理。
- **任务**：包括训练任务（模型训练）和预测任务（数据预测），由计算需求节点发布，任务执行节点执行。
- **模型**：由算法和训练样本确定，分片存储在任务执行节点，预测时汇总结果。
- **节点角色**：
- **计算需求方（Requester）**：需求方，发布任务并获取结果。
- **任务执行节点（Executor Node）**：执行模型训练和预测任务。
- **数据持有节点（DataOwner Node）**：数据归属方，提供数据可信性背书。
- **存储节点（Storage Node）**：提供存储服务，确保数据可靠性。
- **区块链节点（Blockchain Node）**：记录网络关键信息，保障数据安全。

### 4. 联邦学习
- **可信联邦学习**：分为训练过程和预测过程，任务执行节点向数据持有节点申请数据使用权，确保数据隐私和模型可信。
- **现有算法**：已集成纵向联邦学习算法（如多元线性回归、多元逻辑回归），计划支持横向联邦学习算法和更多机器学习算法。

### 5. 未来计划
- 支持更多机器学习算法（如神经网络、决策树）及其分布式改造。
- 优化加法同态算法 Paillier 的性能。
- 提供联邦学习训练参数评估能力（如交叉验证）。
- 去中心化存储支持负载均衡策略，优化存储资源分配。

### 6. 部署与使用
- **编译与安装**：支持源码编译和 Docker 安装，提供多种镜像（如存储节点、数据持有节点镜像）。
- **启动服务**：通过命令启动任务执行节点，可查看进程状态确保启动成功。

PaddleDTX 为分布式机器学习提供了一个安全、高效、可信的解决方案，通过去中心化存储和多方安全计算，助力数据联合建模和隐私保护。