大家好，我是贝克街的捉虫师呀！

大家有没有想过一个挺实际的问题？咱们平时用机器学习模型做预测或者分类，特别是处理一些用户敏感数据或者在一些需要高度信任的场景下，怎么才能证明模型的计算过程和结果是准确无误的，但又不能把用户的隐私数据或者模型本身的秘密泄露出去呢？传统的做法要么需要第三方审计，要么得公开数据，这在很多时候都是行不通的。这时候，零知识证明 (Zero-Knowledge Proof, ZKP) 技术就显得特别有潜力了。它能让你向别人证明某个事情是真的，而无需透露任何关于这个事情的具体信息。把这个技术用在机器学习上，就成了零知识机器学习 (ZKML)。

ZKML 听起来很美好，但实际落地有个大挑战，那就是证明过程本身非常复杂且计算量巨大，通常需要耗费大量的时间和资源。这在很多需要快速验证的场景下是个瓶颈。最近我在 GitHub 上偶然看到了一个叫做 DeepProve 的开源项目，它做的就是 ZKML 推理证明，而且它的目标就是要解决这个速度问题，声称能比现有的一些方案快上好几十甚至一百多倍。这个说法一下子就吸引了我的注意，决定好好研究一下。

项目概述

DeepProve 的核心定位是一个用于证明神经网络推理过程的零知识证明框架。简单来说，就是给你的 AI 模型推理过程生成一个“证明”，这个证明别人拿到后，不需要看到你的输入数据，也不需要知道你的模型结构细节，就能独立验证你的模型在给定输入下确实得出了声称的输出结果。你可以把它想象成是给 AI 计算过程加了一个带有“不透明窗户”的公证处，公证员（证明者）能在里面完成计算，然后给你一个带签章的证明，任何人拿着这个证明都能在窗户外快速验证签章是否有效，但看不到公证员具体做了什么或者用了什么材料。DeepProve 特别强调的是它生成证明的“速度”。

项目是开源的，任何人都可以查看和使用它的代码。它的主要技术栈基于 Rust 语言，这本身就给人一种高性能的期待。它主要支持 MLP 和 CNN 这两种常见的神经网络模型。

项目数据

这个项目在 GitHub 上目前累计收获了 2796 个星标，是一个相当不错的数字了。更让我觉得它有活力的是，光是今天就新增了 46 个星标，这说明它近期受到了不少开发者的关注。

项目的核心代码是使用 Rust 语言编写的。Rust 以其内存安全和高性能著称，这对于计算密集型的密码学任务来说是一个很好的基础。

项目由 Lagrange-Labs 组织维护。从 Readme 中提供的 benchmark 数据和对底层技术的描述来看，团队在积极地优化项目的性能。它还说明了在一些底层实现上借鉴了 scroll-tech/ceno 项目的代码，这也能看出它是站在现有研究成果的基础上的。

功能亮点

🚀 高速的证明生成能力

DeepProve 最突出的卖点和它名字里“DeepProve”所暗示的，就是它在证明生成速度上的显著提升。Readme 中直接给出了和另一个 ZKML 证明工具 EZKL 的对比数据。对于一个 264k 参数的 CNN 模型，DeepProve 的证明时间是 1242ms，而 EZKL 是 196567ms，快了将近 158 倍！对于一个 4M 参数的 Dense 模型，DeepProve 是 2335ms，EZKL 是 126831ms，也快了 54 倍。这个速度提升是非常惊人的，因为它直接影响了 ZKML 的实用性。

🧠 支持主流神经网络模型

项目目前已经支持了多层感知机 (MLP) 和卷积神经网络 (CNN) 这两种在实际应用中非常普遍的模型类型。这意味着很多基于这两种网络结构的模型都可以尝试用 DeepProve 来生成零知识证明。虽然还没有看到对 Transformer 等更复杂模型的支持，但覆盖这两种已经能满足不少应用场景的需求了。

🔒 保障计算过程的隐私与可信

这是所有 ZKML 项目的核心价值。通过 DeepProve 生成的证明，你可以在不暴露原始输入数据和模型参数的情况下，向第三方证明你的 AI 推理结果确实是正确的。这对于处理敏感个人信息、商业机密模型或者在公共环境中提供可验证的 AI 服务至关重要。

🛠️ 基于高性能的Rust语言

DeepProve 使用 Rust 开发，充分利用了 Rust 在性能和安全性方面的优势。对于底层涉及复杂数学和密码学计算的证明系统来说，代码的效率和正确性都至关重要。Rust 提供的强类型系统和所有权模型有助于避免潜在的错误，并且能够编译成本地高性能代码。

🤝 复用和借鉴现有成熟技术

项目明确指出在 Sumcheck 和 Logup GKR 这些关键的密码学算法实现上，借鉴了 scroll-tech/ceno 项目的工作。Sumcheck 和 GKR 是构建高效 ZK 证明系统的基础技术。借鉴和复用现有成熟的实现，可以加速项目开发进程，并且站在经验证过的代码基础上，也能提升项目的可靠性。

安装与使用

关于 DeepProve 的安装和具体使用细节，Readme 文件里提到更详细的内容在 zkml 子目录下的 README 文件里。因为我没法直接访问到那个具体的文档内容，这里只能给大家一个大致的框架和推测的步骤。

首先，作为 Rust 项目，你本地肯定需要安装好 Rust 编程环境以及配套的 Cargo 包管理器。这是跑所有 Rust 项目的基础。

# 检查 Rust 是否安装
rustc --version
cargo --version

然后，你需要通过 Git 把 DeepProve 的代码仓库克隆到你的本地机器上：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/Lagrange-Labs/deep-prove.git
cd deep-prove

接下来，通常需要根据项目提供的文档来构建或者运行它。这可能涉及进入到 zkml 目录，然后使用 Cargo 命令来编译代码、运行测试或者构建可执行文件。具体命令会根据项目的设计有所不同。

# 进入 zkml 目录
cd zkml

# 可能的构建命令 (具体请参考项目文档)
cargo build --release

# 可能的测试命令 (具体请参考项目文档)
cargo test

# 可能的运行命令 (具体请参考项目文档)
# cargo run --release -- <你的模型文件> <你的输入数据> ...

核心的使用流程估计是提供你的模型文件（比如 ONNX 格式之类的，文档里应该会说明支持哪些格式）和待推理的输入数据，然后调用 DeepProve 提供的接口或命令行工具来生成证明。接着，会有一个对应的验证工具或接口，用来快速验证生成的证明是否有效。对于具体的模型准备、数据格式要求以及证明生成/验证的详细参数，强烈建议直接查阅项目仓库中 zkml 子目录下的那个 README 文件，那里面应该有最准确的操作指南。

使用场景与推荐理由

DeepProve 这种高速 ZKML 证明框架，在很多对隐私、信任和效率都有要求的场景下，我觉得会非常有价值。

比如说，在医疗健康领域，AI 模型可以用于辅助诊断或药物研发，但这通常需要处理大量的患者敏感数据。使用 DeepProve，医院或研究机构可以在本地用私有数据进行模型推理，然后生成一个证明，证明这个推理结果是基于某个特定的、合规的模型得出的，并将结果和证明分享出去，而无需暴露任何患者的详细信息。高速证明能让这个验证过程更快捷，利于推广。

再比如，在日益发展的 Web3 和去中心化应用领域，很多应用需要用到 AI 的能力，比如链上游戏的 AI NPC 行为验证、去中心化金融（DeFi）中的信用评估模型。将这些 AI 模型放在链上运行成本极高且不切实际。通过 DeepProve 在链下生成推理证明，然后将这个简短的证明上传到链上进行验证，就可以在保证计算可信的同时，大大降低成本和提高了效率。这种模式对于构建完全去中心化且可验证的 AI 应用非常关键。

所以，我觉得 DeepProve 值得你去关注和尝试的主要理由，就在于它在 ZKML 推理证明速度上的显著提升。ZKML 本身是个非常有前景的技术方向，但性能一直是拦路虎。DeepProve 在这方面带来的突破，让很多原本因为性能问题而难以落地的 ZKML 应用变得更加可行。如果你正在研究或需要在项目中使用 ZKML，特别是对证明生成效率有比较高的要求，那么 DeepProve 提供的高速能力绝对是一个重要的优势。而且它是 Rust 实现，性能底子扎实，是探索高性能 ZKML 解决方案的一个不错的起点。

结语

总的来说，DeepProve 是一个专注于提升零知识机器学习推理证明速度的开源项目。它利用了一些高级的密码学技术，并在 benchmark 中展示了比现有工具快几十上百倍的性能。虽然 ZKML 技术本身还有一定的门槛，DeepProve 的使用也需要结合具体的模型和场景来实践，但它在性能上的突破对于 ZKML 的实用化是一个非常积极的推动。

项目地址在这里，感兴趣的小伙伴可以去围观一下：
https://github.com/Lagrange-Labs/deep-prove

ZKML 还是一个比较新的领域，很多技术和应用模式都在探索中。DeepProve 作为一个在性能方面做出重要贡献的项目，我觉得很值得咱们开发者去了解和学习。如果你试用 DeepProve 有什么经验或者疑问，欢迎在评论区一起交流讨论啊！

类似文章