Il s'agit de l'application Linux nommée NVIDIA FLARE dont la dernière version peut être téléchargée sous le nom AsynchronousIOimprovementssourcecode.zip. Il peut être exécuté en ligne chez le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée NVIDIA FLARE avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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NVIDIA FLARE
DESCRIPTION
Environnement d'exécution d'application d'apprentissage fédéré NVIDIA
NVIDIA FLARE est un SDK extensible, open source et indépendant du domaine qui permet aux chercheurs et aux data scientists d'adapter les flux de travail ML/DL existants (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost, etc.) à un paradigme fédéré. Il permet aux développeurs de plates-formes de créer une offre sécurisée et préservant la confidentialité pour une collaboration multipartite distribuée.
NVIDIA FLARE est construit sur une architecture à composants qui vous permet de faire passer les charges de travail d'apprentissage fédéré de la recherche et de la simulation au déploiement de production dans le monde réel.
Fonctionnalités:
- Prend en charge à la fois l'apprentissage en profondeur et les algorithmes de machine traditionnels
- Soutenir l'apprentissage fédéré horizontal et vertical
- Algorithmes FL intégrés (par exemple, FedAvg, FedProx, FedOpt, Scaffold, Ditto)
- Prend en charge plusieurs flux de travail de formation (par exemple, dispersion et collecte, cyclique) et flux de travail de validation (évaluation globale du modèle, validation intersite)
- Prise en charge à la fois de l'analyse des données (statistiques fédérées) et de la gestion du cycle de vie de l'apprentissage automatique
- Préservation de la vie privée avec confidentialité différentielle, cryptage homomorphe
- Application de la sécurité via une autorisation fédérée et une politique de confidentialité
- Facilement personnalisable et extensible
- Déploiement sur le cloud et sur site
- Simulateur pour développement rapide et prototypage
- Interface utilisateur du tableau de bord pour une gestion et un déploiement de projet simplifiés
- Prise en charge intégrée de la résilience du système et de la tolérance aux pannes
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/nvidia-flare.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.