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基于多方的计算（MPC）的机器学习，重新为多方学习（MPL）已成为利用来自具有隐私保护的多个政党的数据的重要技术。近年来，为了在更实际的情况下应用MPL，已经提出了各种对MPC的模型，以减少MPL的非凡通信开销。在对MPC友好型模型的优化中，应对挑战的关键要素是分析模型的通信成本。但是，当前的解决方案主要取决于手动建立概况以识别模型的通信瓶颈，通常会在单调的过程中涉及繁重的人类努力。在本文中，我们提出了一个静态模型计算分析框架Hawkeye，它使模型设计师能够在MPL框架中获得Mod-Els的准确通信成本，而无需动态运行安全的模型培训或在特定MPL框架上的推理过程。首先，要通过复杂的结构来介绍模型的通信成本，我们提出了一种基于前缀结构的静态连接成本分析方法，该方法在静态分析过程中记录了函数调用链。其次，Hawkeye采用自动差异库来帮助模型设计师分析Pytorch模型的通信成本。最后，我们通过在五个流行的MPL框架上，Cryptflow2，Crypten，Delphi，Cheetah和SecretFlow-Semi2k上动态运行安全的模型训练和推理过程来核对鹰眼的静态分析结果。实验结果表明，鹰眼可以准确地介绍模型通信成本而无需动态分析。

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