在云计算和机器学习服务普及的时代，隐私成为主要挑战。Zama展示了如何利用开源工具通过联邦学习和完全同态加密（FHE）实现端到端隐私。Concrete ML工具简化了FHE模型的训练，支持与scikit-learn兼容的模型。通过联邦学习，多个用户的数据可以安全聚合训练，保护用户隐私，最终模型在加密数据上的准确率达到92%。
本文介绍了使用完全同态加密（FHE）实现加密大型语言模型的方法，解决了用户隐私问题。作者提出了在客户端机器上部署模型的解决方案，并介绍了Zama公司的FHE解决方案。文章展示了使用Hugging Face transformers库和Concrete-Python实现FHE模型的过程，并展示了FHE模型的预测质量。文章还介绍了量化模型和编译到FHE的过程。最后，作者总结了该方法对用户隐私和模型所有者的好处。
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