Cartesi Rollup中能否在Cartesi Machine内训练机器学习模型

存在完全可落地的技术路径，支持在Cartesi Machine内部完成机器学习模型的全流程训练。

你关于可审计性的判断完全符合Cartesi的技术特性：

模型在Cartesi体系外训练的模式下，链上仅能接收最终输出结果，无法回溯训练全流程的数据源、参数调整逻辑、偏见校验规则，既无法验证运行结果的完整性，也不能有效排查模型本身存在的算法偏见。
当模型训练全流程（包括数据加载、预处理、参数初始化、迭代训练、效果校验、版本固化）全部在Cartesi环境内执行时，所有训练步骤都会被Cartesi Rollups完整存证、可回溯验证，完全满足全流程可审计、偏见可校验的目标。

现有实践支撑 #

• 已有基于Cartesi Rollups的生物识别类应用案例，验证了常规体量机器学习模型在Cartesi Machine内的运行兼容性，实现了模型逻辑的链上可验证执行。
• 当前Cartesi生态已完成主流开发语言运行环境的适配支持，Python数据科学技术栈、轻量级机器学习框架的移植工作已有落地成果，传统Web2领域的机器学习开发者无需掌握智能合约专用开发语言，即可完成链上可验证ML应用的开发。

落地实操提示 #

• 算力适配建议：Cartesi Machine目前更适配中小体量模型的全流程训练；针对超大规模模型，可采用分层落地方案：涉及参数迭代、公平性校验、结果存证的核心环节放在Cartesi环境内执行，非核心的冗余计算做链下锚定，同时兼顾可审计性与训练效率。
• 依赖适配要求：将机器学习框架移植到Cartesi环境时，需要裁剪不必要的硬件加速依赖、冗余动态链接库，适配Cartesi Machine的RISC-V指令集运行环境，目前scikit-learn、裁剪版PyTorch等轻量机器学习框架已经完成了在该环境下的可运行验证。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bruno Gondim