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开源联邦学习框架助力隐私保护数据协作

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。

MetisFL - 强大、高效、安全的联邦学习开源框架
BazelDockerGithubMetisFL开源框架开源项目联邦学习
MetisFL是一个基于C++和Python3的开源联邦学习框架,注重可扩展性、效率和安全性。该框架提供完整的联邦学习工作流程,支持多种操作系统,并支持Docker容器部署。MetisFL主要应用于需要保护数据隐私的分布式机器学习场景,为研究人员和开发者提供实用工具。
OpenFedLLM - 联邦学习框架助力大型语言模型隐私数据训练
GithubOpenFedLLM大语言模型开源开源项目模型训练联邦学习
OpenFedLLM是一个开源研究代码库,专注于利用联邦学习技术训练大型语言模型。该项目整合了多种联邦学习算法和LLM训练方法,并提供全面的评估指标。通过支持指令微调和价值对齐,OpenFedLLM为研究人员提供了在分散私有数据上进行LLM训练的有力工具,助力隐私保护和模型性能优化研究。
PFLlib - 个性化联邦学习算法库和评估平台
GithubPFLlib个性化开源项目数据集算法库联邦学习
提供36种传统和个性化联邦学习算法,涵盖3种场景和20个数据集。专注于统计异质性数据,支持高效GPU内存使用及新增的隐私保护功能。新手用户通过简单的示范指南即可快速上手,参与贡献算法、数据集和评估指标。支持非独立同分布和不均衡数据,并可在多达500个客户端上进行训练模拟。
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。
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。
OpenHuFu - 开源数据联邦系统实现安全高效查询处理
GithubOpenHuFu多方安全计算安全查询开源项目数据联邦系统空间数据
OpenHuFu是一个开源数据联邦系统,旨在解决数据孤岛问题,实现跨数据所有者的安全高效查询处理。系统采用安全多方计算技术,包括秘密共享、混淆电路和不经意传输,为研究人员提供灵活平台,用于快速实现和评估联邦查询处理算法。OpenHuFu支持关系查询和空间查询等多种类型,并提供通信成本和运行时间等评估指标。该系统为数据联邦和联邦学习研究提供了重要工具。
Awesome-FL - 联邦学习资源汇总与最新研究进展
Artificial IntelligenceComputer VisionData MiningFederated LearningGithubMachine Learning开源项目
该页面汇总了联邦学习领域的重要资源,包括顶级期刊与会议中的论文、框架、数据集、调研、教程和课程。同时涵盖了联邦学习在图数据和表格数据上的应用,以及在人工智能、机器学习、数据挖掘等多个领域的研究成果。通过该页面,用户可以追踪最新的联邦学习论文更新,并有机会参与讨论和贡献资源。
FedScale - 可扩展的开源联邦学习(FL)引擎和基准测试平台
FedScaleGithub开源项目数据集模型评估联邦学习部署
FedScale是一个可扩展的开源联邦学习(FL)引擎和基准测试平台,提供高级API用于实现FL算法,并在多种硬件和软件环境中进行大规模部署和评估。FedScale包括大规模的FL基准测试,涵盖图像分类、对象检测、语言建模和语音识别等任务,同时提供数据集真实模拟FL训练环境。用户可以通过简单的安装流程在Linux和MacOS上快速部署,并利用丰富的教程和数据集开展实验。
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。
FATE - 开源工业级联邦学习框架
FATEGithub人工智能开源框架开源项目数据安全联邦学习
FATE是首个工业级开源联邦学习框架,支持企业在确保数据安全和隐私保护的前提下进行协作。基于同态加密和多方安全计算,FATE提供多种联邦学习算法,涵盖逻辑回归、树模型和深度学习等。作为Linux基金会托管项目,FATE致力于推动联邦AI技术在各行业的应用与发展。
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