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隐私保护的分布式机器学习框架

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。

tfjs - 支持浏览器和Node.js的硬件加速JavaScript机器学习库
APIGithubJavaScriptTensorFlow.js开源项目机器学习模型转换
TensorFlow.js 是开源的硬件加速JavaScript库,专用于训练和部署机器学习模型。开发者能利用灵活直观的API在浏览器和Node.js环境中创建和运行模型,包括从头开始构建模型、运行现有模型和使用传感器数据重新训练模型。支持多种后端和平台,满足不同项目的需求。
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。
TensorFlow-World - TensorFlow教程与代码优化指南
GithubTensorFlow开源项目教程机器学习深度学习
本项目提供全面易懂的TensorFlow教程,每个教程均附源代码和详细文档,帮助开发者和研究者快速高效地掌握TensorFlow。内容涵盖基础操作、机器学习、神经网络等多个领域,并提供虚拟环境安装指南,避免包冲突并支持环境定制。
similarity - 用于度量学习的库,支持自监督和对比学习
GithubTensorFlow Similarity对比学习度量学习开源项目相似性学习自监督学习
TensorFlow Similarity 是一个用于度量学习的库,支持自监督和对比学习。该库提供先进的算法,可用于研究、训练、评估和部署基于相似性和对比的模型,包含模型、损失函数、指标、采样器、可视化工具和索引子系统。最新版本支持分布式训练,增加了多模态嵌入和新的检索指标。可在未标记数据上进行预训练以提高准确性,或构建模型找到并聚类相似示例。了解更多请查看文档和示例。
tfx - 基于TensorFlow的生产级机器学习流水线平台
Apache AirflowGithubGoogleTFXTensorFlow开源项目机器学习平台
TFX是Google开发的基于TensorFlow的生产级机器学习平台,提供配置框架来搭建多个TFX组件的机器学习流水线。该流水线可以用Apache Airflow和Kubeflow Pipelines进行编排,组件和编排系统都可扩展,支持ML Metadata后端来实现实验追踪和模型热启动等高级功能。TFX适用于Python 3.9至3.10,兼容多种主要依赖库。
flower - 用于构建联合学习系统的框架
AI研究Flower联邦学习
Flower 是一个高度可定制和可扩展的联邦学习框架,源自牛津大学的研究项目。支持包括 PyTorch、TensorFlow 和 Hugging Face Transformers 在内的多种机器学习框架。Flower 的设计原则包括可定制、可扩展、框架无关和易于理解,旨在为用户提供构建先进联邦学习系统的工具。通过详细的教程和文档,Flower 使联邦学习变得易于上手,并鼓励社区贡献和参与。
decision-forests - 支持TensorFlow的多功能决策森林模型库
GithubTensorFlow Decision ForestsYggdrasil Decision Forests开源项目机器学习梯度提升树随机森林
TensorFlow Decision Forests (TF-DF) 是一款用于在 TensorFlow 中训练、运行和解释决策森林模型(包括随机森林和梯度增强树)的库,支持分类、回归和排序。TF-DF 由 Yggdrasil Decision Forests (YDF) 支持,兼容C++、JavaScript、CLI和Go语言,适用于Linux和Mac环境。借助简洁的API和丰富的文档资源,用户能够轻松构建强大且易解释的机器学习模型。
FL-bench - 开源联邦学习基准测试平台
FL-benchGithub个性化联邦学习开源项目算法实现联邦学习领域泛化
FL-bench是一个开源的联邦学习基准测试平台,实现了多种经典和前沿算法。平台支持个性化联邦学习和域泛化等研究方向,提供简单接口用于自定义数据集和模型。集成了可视化工具,方便研究人员快速实现和对比不同方法。FL-bench旨在促进联邦学习领域的创新与发展。
TensorFlow.NET - 用 C# 实现完整的 Tensorflow API,允许 .NET 开发人员使用跨平台的 .NET Standard 框架开发、训练和部署机器学习模型
.NETGithubKerasTensorFlowTensorFlow.NET开源项目机器学习
TensorFlow.NET为.NET Standard框架提供了TensorFlow绑定,使.NET开发者能够使用C#或F#进行机器学习模型的开发、训练和部署。项目内置Keras高级接口,支持将Python代码无缝移植到.NET环境,适用于Windows、Linux和MacOS系统,并支持CPU和GPU版本。
YeeZ-Privacy-Computing - 基于区块链的隐私计算与数据协作中间件解决方案
FideliusGithubYeeZ区块链可信执行环境开源项目隐私计算
Fidelius 是一种基于可信执行环境的隐私计算中间件,通过确保数据不离开提供方,实现数据协作中的隐私保护。它利用区块链作为可信传输通道与计算验证平台,增强系统的去中心化与公开可验证性。
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