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Kelvane
在 WebAssembly 沙箱中安全运行不可信 AI 模型
Kelvane 是什么？
Kelvane 是一个专为运行不可信 AI 模型设计的 WebAssembly 沙箱，基于成熟的 Wasmtime 与 ONNX 构建，每次推理都在独立的隔离环境中执行，配备严格的内存上限和 CPU 预算，模型本身由宿主持有、模块无权访问。它不追求大而全，而是把"安全运行陌生神经网络"这件事做到极致，支持模型热插拔，定位为一个经过充分测试的小型集成方案，而非新技术。
产品详细介绍
在 WebAssembly 沙箱中安全运行不可信 AI 模型
Kelvane 是一个专为运行不可信 AI 模型设计的 WebAssembly 沙箱，基于成熟的 Wasmtime 与 ONNX 构建，每次推理都在独立的隔离环境中执行，配备严格的内存上限和 CPU 预算，模型本身由宿主持有、模块无权访问。它不追求大而全，而是把"安全运行陌生神经网络"这件事做到极致，支持模型热插拔，定位为一个经过充分测试的小型集成方案，而非新技术。
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Rakib创始人
我是 Rakib。我一直遇到同一个尴尬的问题：要运行别人训练好的神经网络——不管是下载的模型、自动更新的策略，还是第三方提供的内容——你最终都得运行他们的代码，这意味着你必须完全信任它。模型确实能做推理，但它外面的包装代码可以访问你的文件、网络，以及这个进程能触及的任何资源。
Kelvane 就是我针对这个问题给出的一个简洁可靠的解决方案。每次推理都在全新的 WebAssembly 沙箱中运行，设有硬性内存上限、每次调用的 CPU 预算，并且完全没有环境权限——没有文件系统访问权，没有网络访问权，没有任何 I/O 权限。模型始终归主机所有，因此不可信模块只能请求预测，永远无法接触权重或加速器。而且你可以热交换正在运行的模块，无需重启服务。
有两件事我想提前直说：
- 它只是对成熟组件（Wasmtime、ONNX）的集成，并非全新发明——它的价值在于一个面向单一任务、小巧可审计且经过充分测试的汇编程序。
- 它目前还处于早期版本（v0.x，仅支持玩具规模），但确实经过了认真测试：有文档化的威胁模型、29 个对抗性测试用例、经过补丁修复的引擎，还有公开的真实基准测试（包括那些结果不太好看的）。
它是开源项目（Apache-2.0 许可证）。我非常重视大家对沙箱设计的反馈，也想知道“安全运行不可信模型”这个定位是否有不当之处。欢迎随时提问！
创始团队
RakibLaw student × data science × code
官网信息
公司使命
安全运行您不完全信任的神经策略，并支持在线热切换。
