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# 加密模型预测

(简体中文|[English](README.md))

## 获取明文模型

示例中使用fit_a_line示例的模型文件作为明文模型

```
sh get_data.sh
```

## 模型加密
14
本示例中使用了`paddlepaddle`包中的模块,需要进行下载(`pip install paddlepaddle`)。
H
HexToString 已提交
15

T
Thomas Young 已提交
16
运行[python encrypt.py](./encrypt.py)进行模型加密
H
HexToString 已提交
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[//file]:#encrypt.py
``` python
def serving_encryption():
    inference_model_to_serving(
        dirname="./uci_housing_model",
        params_filename=None,
        serving_server="encrypt_server",
        serving_client="encrypt_client",
        encryption=True)
```
T
Thomas Young 已提交
28
其中dirname为模型所在的文件夹路径,当参数为离散参数时,无须指定params_filename,当参数为为__params__时,需指定params_filename=__params__.
H
HexToString 已提交
29

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密钥保存在`key`文件中,加密模型文件以及server端配置文件保存在`encrypt_server`目录下,client端配置文件保存在`encrypt_client`目录下。

## 启动加密预测服务
CPU预测服务
```
python -m paddle_serving_server.serve --model encrypt_server/ --port 9300 --use_encryption_model
```
GPU预测服务
```
Z
zhangjun 已提交
39
python -m paddle_serving_server.serve --model encrypt_server/ --port 9300 --use_encryption_model --gpu_ids 0
40 41 42 43 44 45
```

## 预测
```
python test_client.py uci_housing_client/serving_client_conf.prototxt
```