Розробка платформи для продажу та дистрибуції AI-моделей

Розробка платформи для продажу та дистрибуції AI-моделей

Платформа продажу AI-моделей – це комерційна інфраструктура для монетизації ML-розробок: secure delivery моделей, захист інтелектуальної власності, гнучкі ліцензійні схеми та billing.

Моделі монетизації

SaaS (API-as-a-Service): Споживач не отримує ваги моделі, а викликає її через API. Найбільш захищена модель IP. Провайдер повністю контролює доступ і може миттєво відкликати ліцензію.

On-Premise Deployment: Споживач розгортає модель у своїй інфраструктурі. Потрібно hardware-based ліцензування (прив'язка до hardware fingerprint або cloud account ID). Ризик витоку ваг вищий.

Hybrid: API для розробки та тестування, on-premise для production – популярна enterprise схема.

Secure Model Delivery

from cryptography.fernet import Fernet
from cryptography.hazmat.primitives import hashes
from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2HMAC
import base64

class SecureModelPackager:
    def package_model(self, model_path: str, license_id: str,
                      hardware_fingerprint: str) -> bytes:
        """Упаковка модели с привязкой к лицензии и железу"""
        # Генерация ключа, привязанного к лицензии + fingerprint
        key_material = f"{license_id}:{hardware_fingerprint}".encode()
        kdf = PBKDF2HMAC(
            algorithm=hashes.SHA256(),
            length=32,
            salt=b"model_license_v1",
            iterations=100000,
        )
        key = base64.urlsafe_b64encode(kdf.derive(key_material))
        fernet = Fernet(key)

        # Чтение и шифрование весов модели
        with open(model_path, 'rb') as f:
            model_bytes = f.read()

        encrypted = fernet.encrypt(model_bytes)

        # Создание manifest с лицензионными ограничениями
        manifest = {
            "license_id": license_id,
            "hardware_fingerprint": hardware_fingerprint,
            "model_hash": hashlib.sha256(model_bytes).hexdigest(),
            "valid_until": (datetime.utcnow() + timedelta(days=365)).isoformat(),
            "usage_limit_requests": 1_000_000
        }

        return package_with_manifest(encrypted, manifest)

class SecureModelLoader:
    def load(self, package_path: str, license_key: str) -> torch.nn.Module:
        """Загрузка и расшифровка модели"""
        manifest, encrypted_model = unpack(package_path)

        # Валидация лицензии
        if not self._validate_license(manifest, license_key):
            raise LicenseError("Invalid or expired license")

        # Расшифровка
        fernet = Fernet(self._derive_key(manifest['license_id']))
        model_bytes = fernet.decrypt(encrypted_model)

        # Проверка целостности
        if hashlib.sha256(model_bytes).hexdigest() != manifest['model_hash']:
            raise IntegrityError("Model file corrupted")

        return torch.load(io.BytesIO(model_bytes))

License Server

class LicenseServer:
    async def issue_license(self, purchase_id: str, customer_id: str,
                            model_id: str, tier: str) -> str:
        license_key = secrets.token_hex(32)
        await self.db.create_license({
            'license_key': license_key,
            'customer_id': customer_id,
            'model_id': model_id,
            'tier': tier,
            'requests_limit': self.get_tier_limits(tier)['requests'],
            'valid_until': datetime.utcnow() + self.get_tier_duration(tier),
            'created_at': datetime.utcnow()
        })
        return license_key

    async def validate_and_track(self, license_key: str) -> dict:
        license = await self.db.get_license(license_key)

        if not license:
            raise LicenseError("License not found")
        if license['valid_until'] < datetime.utcnow():
            raise LicenseError("License expired")
        if license['requests_used'] >= license['requests_limit']:
            raise LicenseError("Request limit exceeded")

        # Инкремент счётчика использования
        await self.db.increment_usage(license_key)
        return license

Типовий тип клієнтів: AI-стартапи, що продають спеціалізовані моделі (медична діагностика, юридичний аналіз, промисловий defect detection) enterprise-компаніям з on-premise вимогами.