Dies ist die Linux-App namens NVIDIA FLARE, deren neueste Version als AsynchronousIOimprovementssourcecode.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens NVIDIA FLARE mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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NVIDIA FLARE
BESCHREIBUNG
NVIDIA Federated Learning-Anwendungslaufzeitumgebung
NVIDIA FLARE ist ein domänenunabhängiges, erweiterbares Open-Source-SDK, das es Forschern und Datenwissenschaftlern ermöglicht, bestehende ML/DL-Workflows (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost usw.) an ein föderiertes Paradigma anzupassen. Es ermöglicht Plattformentwicklern, ein sicheres, die Privatsphäre wahrendes Angebot für eine verteilte Zusammenarbeit mit mehreren Parteien aufzubauen.
NVIDIA FLARE basiert auf einer komponentenbasierten Architektur, die es Ihnen ermöglicht, föderierte Lernworkloads von Forschung und Simulation in die reale Produktionsbereitstellung zu überführen.
Eigenschaften
- Unterstützen Sie sowohl Deep Learning als auch herkömmliche Maschinenalgorithmen
- Unterstützen Sie horizontales und vertikales föderiertes Lernen
- Eingebaute FL-Algorithmen (zB FedAvg, FedProx, FedOpt, Scaffold, Ditto )
- Unterstützung mehrerer Trainingsworkflows (z. B. Scatter & Gather, zyklisch) und Validierungsworkflows (globale Modellbewertung, standortübergreifende Validierung)
- Unterstützen Sie sowohl die Datenanalyse (föderierte Statistiken) als auch das Lifecycle-Management für maschinelles Lernen
- Datenschutz mit Differential Privacy, homomorphe Verschlüsselung
- Sicherheitsdurchsetzung durch föderierte Autorisierung und Datenschutzrichtlinie
- Leicht anpassbar und erweiterbar
- Bereitstellung in der Cloud und vor Ort
- Simulator für schnelle Entwicklung und Prototyping
- Dashboard-Benutzeroberfläche für vereinfachtes Projektmanagement und Bereitstellung
- Integrierte Unterstützung für Ausfallsicherheit und Fehlertoleranz des Systems
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/nvidia-flare.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
