ນີ້ແມ່ນແອັບ Windows ທີ່ມີຊື່ວ່າ NVIDIA FLARE ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໃນນາມ AsynchronousIOimprovementssourcecode.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນ OnWorks ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີສໍາລັບບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ NVIDIA FLARE ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ emulator ອອນ ໄລ ນ ໌ OS OnWorks ຈາກ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ນີ້, ແຕ່ ດີກ ວ່າ Windows ອອນ ໄລ ນ ໌ emulator.
- 5. ຈາກ OnWorks Windows OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະຕິດຕັ້ງມັນ.
- 7. ດາວໂຫລດ Wine ຈາກບ່ອນເກັບມ້ຽນຊອບແວການແຈກຢາຍ Linux ຂອງທ່ານ. ເມື່ອຕິດຕັ້ງແລ້ວ, ທ່ານສາມາດຄລິກສອງຄັ້ງ app ເພື່ອດໍາເນີນການໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບ Wine. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດລອງ PlayOnLinux, ການໂຕ້ຕອບທີ່ແປກປະຫຼາດໃນໄລຍະ Wine ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕິດຕັ້ງໂປລແກລມ Windows ແລະເກມທີ່ນິຍົມ.
ເຫຼົ້າແວງເປັນວິທີການແລ່ນຊອບແວ Windows ໃນ Linux, ແຕ່ບໍ່ມີ Windows ທີ່ຕ້ອງການ. ເຫຼົ້າແວງແມ່ນຊັ້ນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ Windows ແຫຼ່ງເປີດທີ່ສາມາດເອີ້ນໃຊ້ໂຄງການ Windows ໂດຍກົງໃນ desktop Linux ໃດກໍໄດ້. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, Wine ກໍາລັງພະຍາຍາມປະຕິບັດໃຫມ່ຢ່າງພຽງພໍຂອງ Windows ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດດໍາເນີນການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Windows ທັງຫມົດໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ Windows.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
NVIDIA FLARE
ລາຍລະອຽດ
NVIDIA Federated Learning Application Environment Runtime
NVIDIA FLARE ເປັນ domain-agnostic, open-source, extensible SDK ທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າ ແລະນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສາມາດປັບຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງ ML/DL ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost ແລະອື່ນໆ) ໃຫ້ເປັນຮູບສັນຍາລັກສະຫະພັນ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາແພລະຕະຟອມສ້າງການສະເຫນີທີ່ປອດໄພ, ຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວສໍາລັບການຮ່ວມມືຫຼາຍຝ່າຍທີ່ແຈກຢາຍ.
NVIDIA FLARE ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ປະສົມປະສານທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດເອົາວຽກງານການຮຽນຮູ້ຂອງສະຫະພັນຈາກການຄົ້ນຄວ້າແລະການຈໍາລອງໄປສູ່ການປະຕິບັດການຜະລິດຕົວຈິງ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ສະຫນັບສະຫນູນທັງສອງການຮຽນຮູ້ເລິກແລະວິທີການເຄື່ອງຈັກແບບດັ້ງເດີມ
- ສະໜັບສະໜູນການຮຽນຮູ້ແບບສະຫະພັນແນວນອນ ແລະແນວຕັ້ງ
- ສູດການຄິດໄລ່ FL ໃນຕົວ (ເຊັ່ນ: FedAvg, FedProx, FedOpt, Scaffold, Ditto )
- ສະຫນັບສະຫນູນຂະບວນການຝຶກອົບຮົມຫຼາຍໆຢ່າງ (ຕົວຢ່າງ, ກະແຈກກະຈາຍ & ລວບລວມ, ຮອບວຽນ) ແລະຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ຖືກຕ້ອງ (ການປະເມີນແບບຈໍາລອງທົ່ວໂລກ, ການກວດສອບຂ້າມສະຖານທີ່)
- ສະຫນັບສະຫນູນທັງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ (ສະຖິຕິສະຫະພັນ) ແລະການຄຸ້ມຄອງວົງຈອນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ
- ການຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວດ້ວຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ການເຂົ້າລະຫັດ homomorphic
- ການບັງຄັບໃຊ້ຄວາມປອດໄພໂດຍຜ່ານການອະນຸຍາດຂອງລັດຖະບານກາງແລະນະໂຍບາຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
- ປັບແຕ່ງໄດ້ງ່າຍ ແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້
- ການນຳໃຊ້ໃນຄລາວ ແລະໃນພື້ນທີ່
- Simulator ສໍາລັບການພັດທະນາໄວແລະ prototyping
- Dashboard UI ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງໂຄງການທີ່ງ່າຍດາຍແລະການນໍາໃຊ້
- ສະຫນັບສະຫນູນໃນຕົວສໍາລັບຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງລະບົບແລະຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມຜິດ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/nvidia-flare.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
