这是名为 Pfl Research 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 pfl0.4.0sourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
免费下载并在线运行这个名为 Pfl Research with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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Pfl 研究
商品描述
Apple 发布了一款快速、模块化的 Python 框架，用于隐私保护联邦学习 (PFL) 模拟。该框架与 TensorFlow、PyTorch 和经典机器学习 (ML) 集成，并提供高速分布式模拟（比其他方案快 7-72 倍）。
功能
- 模拟联邦隐私感知学习工作流程
- 与 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 兼容
- 跨进程、GPU、多机器扩展（通过 Horovod）
- 用于插入隐私算法的模块化设计
- 用于标准化比较的基准套件
- 由 Apple 研究人员积极维护
程式语言
Python
分类
联邦学习框架
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/pfl-research.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。
