Running Meta Llama on Linux 문서의 내용을 참고하여 Llama 3.2 1B 모델로 다음 두 가지 기능을 실습합니다.
실습에서 사용할 wget, md5sum 설치
sudo apt-get install wget
sudo apt-get install md5sum
NVIDIA GPU 설치 여부 확인
nvidia-smi
실습 디렉토리 만들기
mkdir llama3-demo
cd llama3-demo
git clone https://github.com/meta-llama/llama3.git
Python 3.10 이상의 버전으로 가상환경 만들고 활성화
python -m venv llama-venv
. llama-venv/bin/activate
Rust 컴파일러 설치
How To Install Rust on Ubuntu 20.04 문서를 참고하여 Rust 컴파일러를 설치합니다.
curl --proto '=https' --tlsv1.3 https://sh.rustup.rs -sSf | sh
위 명령을 실행하면 아래와 같이 세 가지 선택 옵션이 나타나는데 그냥 엔터를 쳐서 1번 옵션으로 진행합니다.
...
1) Proceed with installation (default)
2) Customize installation
3) Cancel installation
아래 명령을 실행하여 현재 쉘에 반영하고 설치된 컴파일러 버전을 확인합니다.
source $HOME/.cargo/env
rustc --version
의존 라이브러리 설치
pip install -e .
Llama 웹 사이트에서 신청
선택 옵션에 따라 다운로드할 수 있는 모델들과 커스텀 URL이 화면에 표시되고 이메일로도 전송됩니다.
모델 목록 표시
llama model list
위 명령을 수행하면 아래와 같은 모델 목록이 표시됩니다.
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Model Descriptor | Hugging Face Repo | Context Length |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Llama3.2-1B | meta-llama/Llama-3.2-1B | 128K |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Llama3.2-3B | meta-llama/Llama-3.2-3B | 128K |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Llama3.2-11B-Vision | meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision | 128K |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Llama3.2-90B-Vision | meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision | 128K |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Llama3.2-1B-Instruct | meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct | 128K |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Llama3.2-3B-Instruct | meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct | 128K |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Llama3.2-1B-Instruct:int4-qlora-eo8 | meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct-QLORA_INT4_EO8 | 8K |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Llama3.2-1B-Instruct:int4-spinquant-eo8 | meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct-SpinQuant_INT4_EO8 | 8K |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Llama3.2-3B-Instruct:int4-qlora-eo8 | meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct-QLORA_INT4_EO8 | 8K |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Llama3.2-3B-Instruct:int4-spinquant-eo8 | meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct-SpinQuant_INT4_EO8 | 8K |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Llama3.2-11B-Vision-Instruct | meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct | 128K |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
| Llama3.2-90B-Vision-Instruct | meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision-Instruct | 128K |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------------------+----------------+
모델 다운로드
llama download --source meta --model-id Llama3.2-1B
llama download --source meta --model-id Llama3.2-1B-Instruct
다운로드된 모델들은 아래 디렉토리에 저장됩니다.
$HOME/.llama/checkpoints
텍스트 생성 예제 실행
torchrun --nproc_per_node 1 example_text_completion.py --ckpt_dir $HOME/.llama/checkpoints/Llama3.2-1B/ --tokenizer_path $HOME/.llama/checkpoints/Llama3.2-1B/tokenizer.model --max_seq_len 128 --max_batch_size 4
example_text_completion.py 실행시 다음과 같은 에러가 발생합니다.
TypeError: ModelArgs.__init__() got an unexpected keyword argument 'use_scaled_rope'
이 문제를 해결하기 위하여 $HOME/.llama/checkpoints/Llama3.2-1B/params.json에서 "use_scaled_rope": true, 항목을 제거합니다.
질의 응답 예제 실행
torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py --ckpt_dir $HOME/.llama/checkpoints/Llama3.2-1B-Instruct/ --tokenizer_path $HOME/.llama/checkpoints/Llama3.2-1B-Instruct/tokenizer.model --max_seq_len 512 --max_batch_size 6
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API 서비스를 개발하고 이에 대한 접근 권한을 제어하기 위하여 JSON Web Token(JWT)을 활용할 수 있습니다. 이 문서에서는 JWT 토큰의 생성과 유효성 확인 과정을 그림과 Python 코드를 사용하여 설명합니다. 전자서명 알고리즘으로는 HS256을 사용하였습니다.
다음은 토큰 생성과 유효성 확인 과정에서 사용하게 될 Base64 인코딩/디코딩 함수입니다.
import base64
import hashlib
import hmac
def base64_encode(input_as_bytes):
b = base64.urlsafe_b64encode(input_as_bytes).decode('utf-8')
return b.rstrip('=')
def base64_decode(input_as_string):
padding = 4 - len(input_as_string) % 4
input_as_string = input_as_string + '=' * padding
return base64.urlsafe_b64decode(input_as_string.encode('utf-8')).decode('utf-8')
def create_jwt_token(header_obj_str, payload_obj_str, secret):
header = base64_encode(header_obj_str.encode('utf-8'))
payload = base64_encode(payload_obj_str.encode('utf-8'))
header_plus_payload = f'{header}.{payload}'
m = hmac.new(secret.encode('utf-8'), digestmod=hashlib.sha256)
m.update(header_plus_payload.encode('utf-8'))
d = m.digest()
signature = base64_encode(d)
print('** Signature (algorithm: HS256) **')
print(f'Byte size: {len(d)}')
print(f'Base64 encoded: {signature}')
jwt_token = f'{header_plus_payload}.{signature}'
return jwt_token
header_obj_str = '{\
"typ":"JWT",\
"alg":"HS256"\
}'
payload_obj_str = '{\
"iss":"fun-with-jwts",\
"sub":"AzureDiamond",\
"jti":"f6c1097f-cc48-4949-a627-8b94fc5e37ba",\
"iat":1596185001,\
"exp":1596185061\
}'
secret = 'my-secret'
jwt_token = create_jwt_token(header_obj_str, payload_obj_str, secret)
print('** JWT token (structure: header.payload.signature) **')
print(jwt_token)
실행 결과:
** Signature (algorithm: HS256) **
Byte size: 32
Base64 encoded: UXvXY97CNcHv7LobrBagePBPeGiW2F-Z-nuINSmUy5k
** JWT token (structure: header.payload.signature) **
eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpc3MiOiJmdW4td2l0aC1qd3RzIiwic3ViIjoiQXp1cmVEaWFtb25kIiwianRpIjoiZjZjMTA5N2YtY2M0OC00OTQ5LWE2MjctOGI5NGZjNWUzN2JhIiwiaWF0IjoxNTk2MTg1MDAxLCJleHAiOjE1OTYxODUwNjF9.UXvXY97CNcHv7LobrBagePBPeGiW2F-Z-nuINSmUy5k
입력
header object
{
"typ": "JWT",
"alg": "HS256"
}
payload object
{
"iss": "fun-with-jwts",
"sub": "AzureDiamond",
"jti": "f6c1097f-cc48-4949-a627-8b94fc5e37ba",
"iat": 1596185001,
"exp": 1596185061
}
secret
my-secret
출력
token
eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpc3MiOiJmdW4td2l0aC1qd3RzIiwic3ViIjoiQXp1cmVEaWFtb25kIiwianRpIjoiZjZjMTA5N2YtY2M0OC00OTQ5LWE2MjctOGI5NGZjNWUzN2JhIiwiaWF0IjoxNTk2MTg1MDAxLCJleHAiOjE1OTYxODUwNjF9.UXvXY97CNcHv7LobrBagePBPeGiW2F-Z-nuINSmUy5k
def validate_jwt_token(token, secret):
pos = token.rfind('.')
header_plus_payload = token[:pos]
signature = token[pos+1:]
m = hmac.new(secret.encode('utf-8'), digestmod=hashlib.sha256)
m.update(header_plus_payload.encode('utf-8'))
d = m.digest()
signature_derived = base64_encode(d)
return signature_derived == signature
token = 'eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpc3MiOiJmdW4td2l0aC1qd3RzIiwic3ViIjoiQXp1cmVEaWFtb25kIiwianRpIjoiZjZjMTA5N2YtY2M0OC00OTQ5LWE2MjctOGI5NGZjNWUzN2JhIiwiaWF0IjoxNTk2MTg1MDAxLCJleHAiOjE1OTYxODUwNjF9.UXvXY97CNcHv7LobrBagePBPeGiW2F-Z-nuINSmUy5k'
secret = 'my-secret'
is_valid = validate_jwt_token(token, secret)
print(f'** is_valid: {is_valid} **')
실행 결과:
** is_valid: True **
입력
token
eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpc3MiOiJmdW4td2l0aC1qd3RzIiwic3ViIjoiQXp1cmVEaWFtb25kIiwianRpIjoiZjZjMTA5N2YtY2M0OC00OTQ5LWE2MjctOGI5NGZjNWUzN2JhIiwiaWF0IjoxNTk2MTg1MDAxLCJleHAiOjE1OTYxODUwNjF9.UXvXY97CNcHv7LobrBagePBPeGiW2F-Z-nuINSmUy5k
secret
my-secret
출력
is_valid
True
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아래 문서의 예제를 약간 변형해서 SHA256 해시 검증을 실습하였습니다.
프로젝트 디렉토리에서 회로 파일 program.circom 작성
pragma circom 2.0.0;
include "./circomlib/circuits/sha256/sha256.circom";
template program() {
signal input in[8];
signal output out[256];
component SHA = Sha256(8);
SHA.in <== in;
out <== SHA.out;
}
component main = program();
프로젝트 디렉토리에서 Git 저장소 circomlib 복제
git clone https://github.com/iden3/circomlib.git
회로 컴파일
circom program.circom --r1cs --wasm --sym --c
프로젝트 디렉토리에서 ‘powers of tau’ ceremony 시작
snarkjs powersoftau new bn128 15 pot15_0000.ptau -v
첫 번째 기여
snarkjs powersoftau contribute pot15_0000.ptau pot15_0001.ptau --name="First contribution" -v
program_js 디렉토리에서 Phase 2 준비 (시간이 많이 걸림)
snarkjs powersoftau prepare phase2 ..\pot15_0001.ptau pot15_final.ptau -v
.r1cs 파일과 연관된 .zkey 파일 생성
snarkjs groth16 setup ..\program.r1cs pot15_final.ptau program_0000.zkey
첫 번째 기여
snarkjs zkey contribute program_0000.zkey program_0001.zkey --name="1st Contributor Name" -v
검증키 내보내기
snarkjs zkey export verificationkey program_0001.zkey verification_key.json
program_js 디렉토리에 input.json 파일 생성
정수 1의 big-endian 비트 표현
{"in":["0","0","0","0","0","0","0","1"]}
program_js 디렉토리에서 witness 생성
node generate_witness.js program.wasm input.json witness.wtns
증명 생성
snarkjs groth16 prove program_0001.zkey witness.wtns proof.json public.json
public.json 파일의 내용
[
"0", "1", "0", "0", "1", "0", "1", "1",
"1", "1", "1", "1", "0", "1", "0", "1",
"0", "0", "0", "1", "0", "0", "1", "0",
"0", "0", "1", "0", "1", "1", "1", "1",
"0", "0", "1", "1", "0", "1", "0", "0",
"0", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "1",
...
]
증명 검증
snarkjs groth16 verify verification_key.json public.json proof.json
input.json 파일로부터 big-endian 비트 배열을 읽어서 바이트 배열로 변환하고 SHA256 해시 생성하여 output.txt에 저장
python calc_sha256_python.py --input-filepath input.json --output-dir .
Input Bytes:
1
Output Bits (Little Endian):
1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1
0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0
0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0
0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1
1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1
0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1
0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1
1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1
1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0
0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1
1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1
1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1
1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1
0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0
1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1
1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1
Output Bits (Big Endian):
0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1
0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1
0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1
0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1
0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0
0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1
1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0
1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1
1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0
0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1
1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1
1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0
1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0
0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1
0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0
Output Bytes:
75 245 18 47 52 69 84 197 59 222 46 187 140 210 183 227
209 96 10 214 49 195 133 165 215 204 226 60 119 133 69 154
SHA-256 Hash: 4bf5122f344554c53bde2ebb8cd2b7e3d1600ad631c385a5d7cce23c7785459a
Written with StackEdit.
Circom 2 Getting started 문서를 따라하면서 작성한 문서입니다.
실습 환경:
circom-windows-amd64.exe 를 원하는 디렉토리에 저장합니다. 파일 크기는 약 10MB입니다. 여기서는 파일 이름을 circom.exe로 바꾸고 아래 경로에 저장합니다.C:\DevTools\circom.exe
snarkjs를 설치합니다.npm install -g snarkjs
아래 내용을 multiplier2.circom 에 저장합니다.
pragma circom 2.0.0;
/*This circuit template checks that c is the multiplication of a and b.*/
template Multiplier2 () {
// Declaration of signals.
signal input a;
signal input b;
signal output c;
// Constraints.
c <== a * b;
}
component main = Multiplier2();
multiplier2.circom 파일을 컴파일합니다.
circom multiplier2.circom --r1cs --wasm --sym --c
컴파일 결과 다음과 같은 파일들이 생성됩니다.
multiplier2.r1cs
multiplier2.sym
multiplier2_cpp\
calcwit.cpp
calcwit.hpp
circom.hpp
fr.asm
fr.cpp
fr.hpp
main.cpp
Makefile
multiplier2.cpp
multiplier2.dat
multiplier2_js\
generate_witness.js
multiplier2.wasm
witness_calculator.js
입력 값, 중간 신호, 출력 값을 witness라고 합니다.
multiplier2_js 디렉토리로 이동합니다.
cd multiplier2_js
아래 내용을 input.json 파일에 저장합니다.
{"a": "3", "b": "11"}
witness를 계산하여 witness.wtns 파일에 저장합니다.
node generate_witness.js multiplier2.wasm input.json witness.wtns
증명을 생성하기 위하여 아래 두 파일을 사용합니다.
multiplier2.r1cs: 회로를 기술하는 제약사항 포함witness.wtns: 모든 계산된 신호 값 포함여기서는 Groth16 zk-SNARK 프로토콜을 사용하고자 합니다. 이 프로토콜은 trusted setup을 필요로 하고 이 과정은 두 단계로 구성됩니다.
“powers of tau” ceremony 시작
snarkjs powersoftau new bn128 12 pot12_0000.ptau -v
ceremony에 기여
snarkjs powersoftau contribute pot12_0000.ptau pot12_0001.ptau --name="First contribution" -v
Phase 생성
snarkjs powersoftau prepare phase2 pot12_0001.ptau pot12_final.ptau -v
.r1cs 파일과 연관된 .zkey 파일 생성
snarkjs groth16 setup ..\multiplier2.r1cs pot12_final.ptau multiplier2_0000.zkey
ceremony의 phase 2에 기여
snarkjs zkey contribute multiplier2_0000.zkey multiplier2_0001.zkey --name="1st Contributor Name" -v
검증키 내보내기
snarkjs zkey export verificationkey multiplier2_0001.zkey verification_key.json
회로 및 witness와 연관된 증명을 생성합니다.
snarkjs groth16 prove multiplier2_0001.zkey witness.wtns proof.json public.json
위 명령은 다음 두 파일을 생성합니다.
proof.json: 증명 포함{
"pi_a": [
"13983182679953556458842508347137149918023927201985471435159758927740558853016",
"17126988695844741179284716898691257368385629126542168835554345497343624722940",
"1"
],
"pi_b": [
[
"19140696255248677436910729284929621534969442224058440363361064354121562854264",
"14257009146984576436317952378148206632799369157719061977972167958840456095938"
],
[
"7733560110556055181607998374149392520454003067800483949057392794063019344423",
"2891268127818819654691304244486325795969498402824384674233464052246905803426"
],
[
"1",
"0"
]
],
"pi_c": [
"21608704327549608970596366226125688092932784974035385756433099903167703539664",
"19614360261086173764968380312474156102058426242974580364381559870892304372835",
"1"
],
"protocol": "groth16",
"curve": "bn128"
}
public.json: 공개 입력 및 출력 값 포함[
"33"
]
아래 명령을 수행하여 증명을 검증합니다.
snarkjs groth16 verify verification_key.json public.json proof.json
위 명령의 수행 결과는 다음과 같습니다.
[INFO] snarkJS: OK!
실습을 정상적으로 마쳤을 때 multiplier2_js 디렉토리의 파일 목록은 다음과 같습니다.
generate_witness.js
input.json
multiplier2.wasm
multiplier2_0000.zkey
multiplier2_0001.zkey
pot12_0000.ptau
pot12_0001.ptau
pot12_final.ptau
proof.json
public.json
verification_key.json
witness.wtns
witness_calculator.js
Written with StackEdit.
snarkjs 예제로 영지식 증명 시작하기 (1)에서 작성한 회로의 제한 조건 개수를 1000에서 1로 변경하여 다음 두 가지 예시를 보여 줍니다.
제한 조건 개수 변경하여 circuit2.circom 파일로 저장
pragma circom 2.0.0;
template Multiplier(n) {
signal input a;
signal input b;
signal output c;
signal int[n];
int[0] <== a*a + b;
for (var i=1; i<n; i++) {
int[i] <== int[i-1]*int[i-1] + b;
}
c <== int[n-1];
}
component main = Multiplier(1);
컴파일
circom --r1cs --wasm --c --sym --inspect circuit2.circom
snarkjs 예제로 영지식 증명 시작하기 (1)의 중간 결과물을 활용하면서 새로 생성하는 파일들이 기존 파일들을 덮어쓰는 것을 피하기 위하여 circuit2_js 디렉토리로 이동하여 다음 작업들을 수행합니다.
Phase 2 준비
snarkjs powersoftau prepare phase2 ..\pot14_beacon.ptau pot14_final.ptau -v
마지막 ptau 검증
snarkjs powersoftau verify pot14_final.ptau
.r1cs 파일과 연관된 .zkey 파일 생성
snarkjs groth16 setup ..\circuit2.r1cs pot14_final.ptau circuit2_0000.zkey
ceremony의 phase 2에 기여
snarkjs zkey contribute circuit2_0000.zkey circuit2_0001.zkey --name="1st Contributor Name" -v
두 번째 기여
snarkjs zkey contribute circuit2_0001.zkey circuit2_0002.zkey --name="Second contribution Name" -v -e="Another random entropy"
세 번째 기여
snarkjs zkey export bellman circuit2_0002.zkey challenge_phase2_0003
snarkjs zkey bellman contribute bn128 challenge_phase2_0003 response_phase2_0003 -e="some random text"
snarkjs zkey import bellman circuit2_0002.zkey response_phase2_0003 circuit2_0003.zkey -n="Third contribution name"
무작위 비콘 적용
snarkjs zkey beacon circuit2_0003.zkey circuit2_final.zkey 0102030405060708090a0b0c0d0e0f101112131415161718191a1b1c1d1e1f 10 -n="Final Beacon phase2"
검증키 내보내기
snarkjs zkey export verificationkey circuit2_final.zkey verification_key.json
input.json 작성
{"a": "3", "b": "11"}
witness 계산
snarkjs wtns calculate circuit2.wasm input.json witness.wtns
증명 생성
snarkjs groth16 prove circuit2_final.zkey witness.wtns proof.json public.json
public.json 파일의 내용은 다음과 같습니다.
[
"20"
]
증명 검증
snarkjs groth16 verify verification_key.json public.json proof.json
실행 결과는 다음과 같습니다.
[INFO] snarkJS: OK!
public2.json 파일의 내용
[
"21"
]
증명 검증
snarkjs groth16 verify verification_key.json public2.json proof.json
실행 결과는 다음과 같습니다.
[ERROR] snarkJS: Invalid proof
Written with StackEdit.
Circom 예제로 영지식 증명 시작하기 (1)에서 작성한 회로를 사용하여 다음 두 가지 예시를 보여 줍니다.
입력 값, 중간 신호, 출력 값을 witness라고 합니다.
multiplier2_js 디렉토리로 이동합니다.
cd multiplier2_js
아래 내용을 input2.json 파일에 저장합니다.
{"a": "2", "b": "17"}
witness를 계산하여 witness2.wtns 파일에 저장합니다.
node generate_witness.js multiplier2.wasm input2.json witness2.wtns
회로 및 witness와 연관된 증명을 생성합니다.
snarkjs groth16 prove multiplier2_0001.zkey witness2.wtns proof2.json public2.json
위 명령은 다음 두 파일을 생성합니다.
proof2.json: 증명 포함{
"pi_a": [
"14743280952072949668948706550574899717145559551048017963794441189237494636481",
"14298005267871599183835964858782397954547197261581693679006469198474879205631",
"1"
],
"pi_b": [
[
"3626277144031511427418657496308860145981471611754900712998539558757189996322",
"19214378261821279575001588540284946453492239896169946671818976034832760915828"
],
[
"17050251975840390849719173233534275494368423304240394905189026587388563221923",
"2634421260606614787002565397702133406990838684718588715509117554509241602439"
],
[
"1",
"0"
]
],
"pi_c": [
"17316308177915526759196441569174377596954015849854187372616893918873802428359",
"12807215143857622682136446721264951084285188093999940643258181139940589592908",
"1"
],
"protocol": "groth16",
"curve": "bn128"
}
public2.json: 공개 입력 및 출력 값 포함[
"34"
]
아래 명령을 수행하여 증명을 검증합니다.
snarkjs groth16 verify verification_key.json public2.json proof2.json
위 명령의 수행 결과는 다음과 같습니다.
[INFO] snarkJS: OK!
아래 명령을 수행하여 증명을 검증합니다.
snarkjs groth16 verify verification_key.json public.json proof2.json
위 명령의 수행 결과는 다음과 같습니다.
[ERROR] snarkJS: Invalid proof
아래 명령을 수행하여 증명을 검증합니다.
snarkjs groth16 verify verification_key.json public2.json proof.json
위 명령의 수행 결과는 다음과 같습니다.
[ERROR] snarkJS: Invalid proof
Written with StackEdit.
유전 정보는 DNA에 저장되어 있으며, 이 정보는 전사(transcription) 과정을 통해 RNA로 옮겨지고, 번역(translation) 과정을 통해 단백질로 만들어집니다. 진핵생물(사람을 포함한 대부분의 고등 생물)의 유전자는 단백질 정보를...
