文件名称：KubeFATE：使用云原生技术管理联合学习工作负载
文件大小：10.05MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 09:55:35
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注意：在开发过程中， master分支可能处于不稳定甚至损坏的状态。 请使用代替master分支，以获得稳定的二进制文件集。 总览 联合学习涉及多个方面来共同训练机器学习模型，因此它通常基于分布式系统。 KubeteFATE使用云原生技术（例如容器）管理联合学习工作负载。 KubeFATE使联合学习作业可以在公共，私有和混合云环境中运行。 （联邦人工智能技术使能器）是一个由Webank的AI部门发起的开源项目，旨在提供安全的计算框架来支持联邦AI生态系统。 它基于同态加密和多方计算（MPC）实现安全的计算协议。 它支持联合学习体系结构和各种机器学习算法的安全计算，包括逻辑回归，基于树的算法