1 В избранное 0 Ответвления 0

OSCHINA-MIRROR/basebit-ai-XFL

Присоединиться к Gitlife
Откройте для себя и примите участие в публичных проектах с открытым исходным кодом с участием более 10 миллионов разработчиков. Приватные репозитории также полностью бесплатны :)
Присоединиться бесплатно
Клонировать/Скачать
README_zh.md 2.1 КБ
Копировать Редактировать Web IDE Исходные данные Просмотреть построчно История
hwang-ustc Отправлено 07.10.2023 11:38 5e9ec74

English

License Documentation Status

XFL是一个高性能、高灵活度、高适用性、轻量开放的联邦学习框架,支持横向联邦、纵向联邦等多种联邦模型,运用同态加密、差分隐私、多方安全计算等多种加密计算技术保护用户的原始数据不被泄露,使用安全通信协议保护通信安全,使用户在合法合规的基础上进行联合建模,实现数据价值。

项目特点

  • 高性能的算法库

    • 算法全面:支持多种主流横向/纵向联邦算法
    • 性能优异:性能大幅领先于信通院性能评测平均水平
    • 网络优化:在弱网络、高延迟、大量丢包、较长时间断网的情况下依然可以完成训练任务
  • 应用部署灵活

    • 计算节点灵活: 支持两方/多方计算节点部署
    • 算力调配灵活: 无论有无label,支持任何一方为发起方,支持辅助计算节点部署在任一方
    • 安装部署灵活: 支持CPU/GPU/混合部署
  • 轻量开放

    • 轻量: 对服务器性能要求低,部分算法可在性能较差的环境下运行
    • 开放:支持 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、 Jax 等主流机器学习框架,支持用户自定义横向模型
  • 支持大语言模型

快速开始

Document

Tutorial

Algorithms

Development

License

Apache License 2.0

Опубликовать ( 0 )

Вы можете оставить комментарий после Вход в систему

1
https://api.gitlife.ru/oschina-mirror/basebit-ai-XFL.git
git@api.gitlife.ru:oschina-mirror/basebit-ai-XFL.git
oschina-mirror
basebit-ai-XFL
basebit-ai-XFL
master