FedML是一个统一的分布式机器学习框架,支持大规模分布式训练、模型服务和联邦学习。本文汇总了FedML的各种学习资源,帮助开发者快速入门和深入学习。
Flower是一个用于构建联邦学习系统的强大框架。本文介绍了Flower的主要特性、学习资源和使用示例,帮助读者快速入门这个灵活且易用的联邦学习工具。
MetisFL是一个高效、安全且易于使用的开源联邦学习框架,它由C++和Python实现,为分布式机器学习提供了强大的解决方案。
TensorFlow Federated (TFF) 是一个用于分布式数据上进行机器学习和其他计算的开源框架,旨在促进联邦学习的开放研究和实验。
OpenFedLLM是一个开源的研究代码库,旨在通过联邦学习的方式在分散的私有数据上训练大语言模型,为解决数据隐私和合规性问题提供了新的思路。
FL-bench是一个专门用于联邦学习的基准测试框架,旨在为联邦学习研究提供全面的实验平台。它支持多种联邦学习算法、数据集和评估指标,可以帮助研究人员更好地开发和评估联邦学习方法。
FedScale是一个可扩展的开源联邦学习平台,提供了高级API来实现联邦学习算法,并在不同的硬件和软件后端进行大规模部署和评估。本文全面介绍了FedScale的架构、功能和使用方法。
PFLlib是一个开源的个性化联邦学习算法库,包含37种联邦学习算法、3种实验场景和20个数据集,为联邦学习研究提供了便捷的工具。
FedML是一个功能强大的开源平台,为大规模分布式训练、模型服务和联邦学习提供了统一且可扩展的机器学习库。本文将深入介绍FedML的架构、功能特性 以及在人工智能领域的广泛应用。
花朵是大自然最美丽的杰作之一,它们不仅赏心悦目,还在生态系统中扮演着重要角色。本文将带您深入了解花朵的结构、功能、多样性以及它们在人类文化中的意义。
Flower是一个开源的联邦学习框架,旨在让联邦学习变得简单易用。它支持多种机器学习框架,可定制性强,适用于研究和生产环境。本文将介绍Flower的主要特性、使用方法以及在联邦学习领域的应用。
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