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用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库

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。

Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源,涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程,该项目全面展示了数据科学工作流程,从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
privacy.sexy - 开源工具提升操作系统隐私和安全性
Githubprivacy.sexy安全最佳实践开源项目系统优化隐私保护
privacy.sexy是一款开源的操作系统隐私和安全增强工具,支持Windows、macOS和Linux。它提供大量脚本帮助用户管理个人数据,特点是免费、透明和可逆。该工具有在线版和桌面应用,经过广泛测试,并定期更新以确保稳定性和安全性。用户可以清楚了解每项设置的具体作用,灵活调整系统隐私和安全级别。
plip - 基于CLIP模型的Python图像处理库 专注零样本分类研究
CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目数据隐私模型模型研究
plip是一个基于OpenAI CLIP模型的Python图像处理库,专注于零样本图像分类研究。该工具为AI研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化性的平台。目前仅支持英语环境,主要用于研究目的。使用时需注意在特定分类体系下进行充分的领域测试,不建议直接部署到生产环境。
onprem - 本地运行大型语言模型 安全处理私密数据
GithubOnPrem.LLM代码生成向量数据库大语言模型开源项目本地部署
OnPrem.LLM是一个Python工具包,支持在本地机器上运行大型语言模型,处理非公开数据。该工具兼容本地LLM和OpenAI API,提供文档问答、文本摘要和信息提取等功能。适用于需要在防火墙内处理敏感信息的企业,可轻松将本地LLM集成到实际应用中。
DRLib - 简洁高效的深度强化学习算法集成库
DRLibGithubHERPER开源项目机器人操作深度强化学习
DRLib是一个集成主流off-policy强化学习算法的开源库,支持HER和PER技术。基于OpenAI Spinning Up开发,提供TensorFlow和PyTorch两个版本。相比原版更易用和调试,适合机器人相关任务研究。提供详细环境配置教程。
cryptography - Python加密标准库 提供全面密码学接口
GithubPythoncryptography加密安全密码学开源项目
cryptography是Python的密码学标准库,支持3.7+版本和PyPy3。它提供对称加密、消息摘要和密钥派生等算法的高低级接口,为开发者提供全面的加密工具。该库旨在简化Python项目中的密码学实现,满足各种加密需求。
hub - 机器学习预训练模型分享与复用平台
GithubKaggle ModelsSavedModelTensorFlow Hub开源项目机器学习模型模型迁移
TensorFlow Hub是机器学习预训练模型的开源分享平台,现已迁移至Kaggle Models。平台提供SavedModel格式的TensorFlow 2模型和tensorflow_hub Python库,支持快速下载和重用模型。开发者可轻松获取预训练模型,加速机器学习项目开发。尽管迁移,tensorflow_hub库仍支持下载原有tfhub.dev模型。
app - 开源AI应用开发与模型部署平台
AI基础设施GithubPrem应用开发开源开源项目隐私保护
Prem提供了一个统一的AI应用开发和模型部署环境,注重保护用户数据隐私和模型所有权。该平台简化了AI部署流程,支持聊天、嵌入、矢量存储等多种AI接口。Prem可安装在Linux服务器或本地MacOS/Linux系统上,方便用户管理和使用开源AI服务,同时降低数据泄露风险。
EigenGAN-Tensorflow - 层级特征分解的生成对抗网络框架
EigenGANGithub人脸生成图像属性编辑开源项目无监督学习生成对抗网络
EigenGAN-Tensorflow是一个基于TensorFlow实现的生成对抗网络框架,采用层级特征分解方法。该项目提供CelebA和Anime数据集的训练测试代码,可生成和操控高质量人脸与动漫图像。通过特征分解实现图像属性的无监督学习和精确控制,支持多GPU训练,并提供预训练模型。此开源项目为GAN研究和开发提供了实用工具。
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