___       __   _______   ________ _______      
|\  \     |\  \|\  ___ \ |\  _____\\  ___ \     
\ \  \    \ \  \ \   __/|\ \  \__/\ \   __/|    
 \ \  \  __\ \  \ \  \_|/_\ \   __\\ \  \_|/__  
  \ \  \|\__\_\  \ \  \_|\ \ \  \_| \ \  \_|\ \ 
   \ \____________\ \_______\ \__\   \ \_______\
    \|____________|\|_______|\|__|    \|_______|

WeFe (WeLab Federated Learning) — это открытый проект, инициированный подразделением Tianmian компании Welab, который предоставляет надежную и безопасную вычислительную среду для экосистемы федеративного обучения.

Документация: https://tianmiantech.github.io/WeFe/

Онлайн-тестирование

WeFe поддерживает не только локальное развертывание для тестирования, но и предоставляет полную среду для онлайн-тестирования;

Пользователи могут использовать среду онлайн-тестирования для моделирования операций между тремя участниками в федеративной среде;

Роль участников федерации в среде тестирования включает DemoMember1, DemoMember2 и DemoMember3;

Для подробностей посетите платформу онлайн-тестирования.

Основные характеристики

Смешанное федеративное обучение, сочетающее вертикальное и горизонтальное федеративное обучение в отраслевом решении;

Использование блокчейна для обеспечения централизованного хранения и обмена данными;

Поддержка визуализации процессов, интерактивной формы редактирования процессов с помощью перетаскивания;Основано на вычислениях функций и объектах облачного хранилища для реализации динамического расширения ресурсов;

Поддержка ускорения вычислений с использованием GPU для гомоморфного шифрования (лаборатория).

Федеративные алгоритмы обучения

WeFe поддерживает следующие федеративные алгоритмы обучения: горизонтальное федеративное обучение, вертикальное федеративное обучение, смешанное федеративное обучение и глубокое обучение.

Основано на FATE, с улучшениями и добавлением новых алгоритмов, подробности алгоритмов см. в документации модуля Kernel kernel/README.md.

Установка и использование

WeFe поддерживает операционные системы Linux, для получения информации о поддерживаемых системах смотрите документацию WeFe конфиденциального вычисления сервиса развертывания документация.md.

WeFe предоставляет удобное развертывание с использованием Docker.

WeFe предоставляет полную среду для онлайн-тестирования Demo ENV.

Развертывание с использованием Docker

Развертывание на одном узле, подробности см. в документации WeFe конфиденциального вычисления сервиса развертывания документация.md.

Системная архитектураWeFe система состоит из двух модулей: union и member;

member — это наименьшая единица участия в федеральном моделировании на платформе WeFe;

union — это децентрализованная публичная сервисная платформа, которая хранит общедоступную информацию в федерации и предоставляет её для доступа модулям member.

Детали модулей:

union модуль, подробнее см. union/README.md;

member модуль, подробнее см. README_MEMBER.md.

Версии выпуска

2025-04-14: v2.5.0

2023-11-23: v2.4.0

2022-02-14: v2.3.0

2021-09-23: v2.2

Статьи проекта

Проект построения и написания в определенной степени следует следующим кодовым стандартам:

Python кодовые стандарты: Google Python Style Guide

Java кодовые стандарты: Алибаба Java разработческий руководство

Java кодовые стандарты плагины: IDEA плагин alibaba-java-coding-guidelines

Авторские права

Apache 2.0

Связаться с нами

Приглашаем вас добавить WeFe ассистента (WeChat ID: tianmiantech001);

После добавления ассистент добавит вас в группу обмена WeFe технологий;

Приглашаем вас подписаться на официальный WeChat аккаунт Tianmian Technology;