FedML入门学习资料汇总 - 统一的分布式机器学习框架
FedML是一个强大的开源机器学习框架,支持大规模分布式训练、模型服务和联邦学习。无论您是初学者还是专业开发者,本文汇总的资源都能帮助您快速上手并深入使用FedML。
🔍 项目概览
FedML的目标是提供一个统一的机器学习框架,可以在任何地方以任何规模运行训练和部署。它具有以下主要特点:
- 支持大规模分布式训练
- 提供模型服务功能
- 支持联邦学习
- 跨云调度器FEDML Launch
- 可在多种环境下运行(GPU云、本地集群等)
📚 官方文档
- FedML官方文档 - 全面的使用教程和API文档
- FedML GitHub主页 - 项目源码和README
🛠 安装与快速开始
pip install fedml
🎓 进阶学习
💡 示例与应用
🤝 社区资源
📢 最新动态
🖼 架构概览
无论您是想要入门分布式机器学习,还是寻求高性能的生产级框架,FedML都是一个值得学习和使用的强大工具。通过以上资源,相信您可以快速掌握FedML的使用,并将其应用到自己的项目中。
如果您在学习过程中遇到任何问题,欢迎加入FedML的社区寻求帮助。祝您学习愉快!
