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FATE

FATE

开源工业级联邦学习框架

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。

FATE联邦学习开源框架数据安全人工智能Github开源项目
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FATE（联邦人工智能技术使能器）是全球首个工业级联邦学习开源框架，旨在使企业和机构能够在保护数据安全和隐私的同时进行数据协作。它基于同态加密和多方计算（MPC）实现了安全计算协议。FATE支持各种联邦学习场景，目前提供了一系列联邦学习算法，包括逻辑回归、基于树的算法、深度学习和迁移学习。

FATE是由Linux基金会托管的开源项目。技术章程规定了对FATE（"联邦人工智能技术使能器"）项目进行技术贡献和监督的责任和程序。

https://fate.readthedocs.io/en/latest

入门指南

FATE可以部署在单个节点或多个节点上。请选择适合您环境的部署方式。 可在此处下载发布版本。

版本 >= 2.0

单机部署

  • 通过PyPI、预构建的Docker镜像或安装程序在单个节点上部署FATE。这适用于简单的测试目的。请参考此指南。

集群部署

将FATE部署到多个节点以实现可扩展性、可靠性和可管理性。

快速开始

高级使用

更多示例

文档

FATE设计

开发指南

相关仓库（项目）

  • KubeFATE：使用容器和 Kubernetes 等云原生技术的 FATE 平台运维工具。
  • FATE-Flow：用于联邦学习流程的多方安全任务调度平台。
  • FATE-Board：一套可视化工具，用于轻松有效地探索和理解联邦模型。
  • FATE-Serving：高性能且可用于生产环境的联邦学习模型服务系统。
  • FATE-Cloud：用于构建和管理工业级联邦学习云服务的基础设施。
  • EggRoll：一个用于（联邦）机器学习的简单高性能计算框架。
  • AnsibleFATE：通过 Ansible 优化和自动化配置及部署操作的工具。
  • FATE-Builder：为 FATE 和 KubeFATE 构建软件包和 Docker 镜像的工具。
  • FATE-Client：为 FATE 启用快速联邦建模任务的工具。
  • FATE-Test：FATE 的自动化测试工具，包括测试和基准比较。
  • FATE-LLM：支持大型语言模型（LLMs）联邦学习的框架。

治理

FATE-Community 包含所有关于社区成员如何相互合作的文档。

参与其中

贡献

FATE 是一个包容和开放的社区。我们欢迎有兴趣让 FATE 变得更好的开发者！我们欢迎各种形式的贡献。请参考所有 FATE 项目的通用贡献指南和各个仓库的贡献指南。

邮件列表

加入 FATE 用户邮件列表，与社区保持联系，了解 FATE 项目的最新消息和信息。欢迎讨论和反馈 FATE 项目。

错误或功能请求

通过 GitHub issues 提交错误和功能请求。如果需要帮助，请通过邮件列表提问。

联系邮箱

维护者：FedAI-maintainers @ groups.io

安全响应委员会：FATE-security @ groups.io

Twitter

在 Twitter 上关注我们 @FATEFedAI

常见问题

https://github.com/FederatedAI/FATE/wiki

许可证

Apache License 2.0

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