联邦学习应用程序运行环境

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NVIDIA FLARE

NVIDIA FLARE (NVIDIA Federated Learning Application Runtime Environment) 是一个领域无关的、开源的、可扩展的SDK，允许研究人员和数据科学家将现有的机器学习/深度学习工作流程适应联邦范式。它使平台开发者能够为分布式多参与者协作构建一个安全、隐私保护的产品。

功能

FLARE建立在组件化架构之上，允许您将联邦学习工作负载从研究和模拟扩展到现实世界的生产部署。

应用功能

  • 支持深度学习和传统机器学习算法（例如PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn、XGBoost等）
  • 支持水平和垂直联邦学习
  • 内置联邦学习算法（例如FedAvg、FedProx、FedOpt、Scaffold、Ditto等）
  • 支持多种服务器和客户端控制的训练工作流程（例如分散与收集、循环）和验证工作流程（全局模型评估、跨站点验证）
  • 支持数据分析和机器学习生命周期管理
  • 通过差分隐私、同态加密、私有集合交集（PSI）保护隐私

从模拟到现实世界

  • FLARE客户端API，通过最小化代码更改实现从机器学习/深度学习到FL的无缝过渡
  • 模拟器和POC模式，用于快速开发和原型设计
  • 完全可定制和可扩展的组件，采用模块化设计
  • 云上和本地部署
  • 项目管理和部署仪表板
  • 通过联合授权和隐私策略实施安全措施
  • 内置系统弹性和容错支持

请查看NVIDIA FLARE概述获取完整概述，以及最新更新。

安装

要安装当前版本

$ python3 -m pip install nvflare

入门指南

您可以使用FL模拟器快速入门。详细的入门指南可在文档中找到。

示例和笔记本教程位于NVFlare/examples。

社区

我们欢迎社区贡献！请参阅贡献指南获取更多详细信息。

在NVFlare讨论区提问和回答问题，分享想法，与其他社区成员互动。

相关讨论和出版物

请查看我们日益增长的讨论、博客和出版物列表，这些与NVIDIA FLARE相关。

许可证

NVIDIA FLARE在Apache 2.0许可下发布。

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下载文件

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源代码分发

此版本没有可用的源代码分发文件。请参阅 生成分发存档 的教程。

构建分发

nvflare-2.5.0-py3-none-any.whl (3.7 MB 查看哈希值)

上传时间 Python 3

由以下组织支持