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opacus

简化PyTorch差分隐私训练流程

Opacus库简化了在PyTorch模型中实现差分隐私训练的流程,只需最少量的代码修改,且对训练性能影响小。用户可以实时在线监控隐私预算的使用情况。Opacus适用于机器学习从业者和差分隐私研究人员,提供简便的安装方式和详细的教程,帮助用户快速上手。丰富的使用案例和迁移指南使其成为探索差分隐私领域的重要工具。

privacy - 用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库
GithubPython库TensorFlow Privacy差分隐私开源项目机器学习梯度裁剪
TensorFlow Privacy 是一个用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库。它实现了 TensorFlow 优化器,并提供计算隐私保证的教程和分析工具。该库兼容 TensorFlow 2.x,支持基于 Keras 的估计器。TensorFlow Privacy 持续更新,最新版本分为两个 PyPI 包:用于差分隐私模型训练的 tensorflow-privacy 和用于经验隐私测试的 tensorflow-empirical-privacy。
offsite-tuning - 隐私保护的高效模型微调框架
GithubOffsite-Tuning基础模型开源项目效率提升迁移学习隐私保护
Offsite-Tuning是一种迁移学习框架,允许在不完全访问原始模型的情况下对大型基础模型进行微调。该方法使用轻量级适配器和压缩仿真器,保护模型所有者和数据所有者的隐私,同时提高计算效率。与传统全模型微调相比,Offsite-Tuning保持相当准确性,同时实现6.5倍速度提升和5.6倍内存减少,适用于大规模语言和视觉模型。
secretflow - 统一隐私保护数据分析与机器学习框架
GithubSecretFlow密码学协议开源项目数据智能机器学习隐私计算
SecretFlow框架集成了多个隐私计算项目,包括Kuscia、SCQL和SPU等。它通过抽象设备层、设备流层、算法层和工作流层的设计,实现了对水平和垂直分区数据的高效分析。这一开源项目为隐私保护数据分析和机器学习提供了全面的技术支持,推动了隐私计算领域的发展。
CrypTen - 基于PyTorch的隐私保护机器学习框架
CrypTenGithubPyTorch加密张量安全多方计算开源项目隐私保护机器学习
CrypTen是一个基于PyTorch的隐私保护机器学习框架,通过安全多方计算技术实现加密张量操作。它保持了与PyTorch相似的API,支持自动微分和神经网络模块,便于研究人员调试和探索机器学习模型。CrypTen主要用于研究目的,适用于Linux和Mac系统的Python 3.7环境,为机器学习实践者提供了兼顾隐私保护和易用性的解决方案。
PySyft - 隐私保护下的数据科学:无需获取数据副本使用非公开信息
GithubPySyft开源项目数据分析数据科学数据隐私远程数据科学
PySyft革新数据科学,允许在不查看或复制数据的情况下使用非公开信息。通过连接Datasite,数据所有者控制数据保护,数据科学家直接运行Python代码进行统计分析和机器学习,支持Linux、macOS、Windows、Docker和Kubernetes,适用于多种开发环境。
tensorflow-federated - 隐私保护的分布式机器学习框架
GithubTensorFlow Federated分散数据开源框架开源项目机器学习联邦学习
TensorFlow Federated是一个开源框架,用于分布式数据的机器学习和计算。它提供高级和低级API,允许开发者在保护隐私的同时利用分散数据进行模型训练和评估。支持自定义联邦学习算法,包含单机模拟环境,适合研究和实验。除了预测模型训练,还可用于分布式数据的聚合分析。
openfl - 开源联邦学习框架助力隐私保护数据协作
GithubOpenFLPython框架开源项目数据隐私机器学习联邦学习
OpenFL是一个开源的Python联邦学习框架,支持多种工作流程和深度学习框架。它专为数据科学家设计,提供灵活可扩展的实验环境,适用于医疗影像等敏感数据场景。该框架由Linux基金会托管,提供多种联邦聚合算法,并欢迎社区贡献。
smartnoise-sdk - 差分隐私数据分析与合成工具包
GithubSQL查询SmartNoise SDK合成数据差分隐私开源项目数据保护
SmartNoise SDK是一个专注于表格数据差分隐私的开源工具包,包含smartnoise-sql和smartnoise-synth两个主要组件。前者用于执行差分隐私SQL查询,后者用于生成差分隐私合成数据。该SDK支持MWEM和PATE-CTGAN等隐私保护算法,适用于Python 3.7及以上版本。SmartNoise SDK为研究人员和数据科学家提供了在保护个人隐私的同时进行数据分析和合成的能力,并配备详细文档和示例代码以便快速上手。
programming-dp - 差分隐私编程实践指南
GitHub PagesGithubJupyter BookLaTeX差分隐私开源项目编程
Programming Differential Privacy是一个开源项目,提供在线电子书资源,专注于差分隐私编程技术的教育。该项目结合理论解释和实际代码示例,帮助开发者和研究者理解并应用差分隐私概念。项目还包含详细的构建说明,便于读者实践学习。适合对数据隐私保护和安全技术感兴趣的技术人员参考。
machine-learning - Ocademy开源AI学习平台 覆盖Python到MLOps全方位课程
AI学习GithubOcademy开源教育开源项目机器学习深度学习
Ocademy是一个开源AI学习平台,涵盖Python、数据科学、机器学习、深度学习和MLOps等领域。平台提供AI课程清单、生成式AI工具和互动式教程,旨在为所有人创造平等的AI学习机会。项目采用开放协作模式,欢迎社区贡献,致力于帮助繁忙的成年人进入AI领域。
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