如何基于FATE架构从0到1部署联邦学习?

如何基于FATE架构从0到1部署联邦学习?

策划: 赵钰莹

FATE(Federated AI Technology Enabler)是联邦机器学习技术的一个框架,其旨在提供安全的计算框架来支持联邦 AI 生态。FATE 实现了基于同态加密和多方计算(MPC)的安全计算协议,它支持联邦学习架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、深度学习和转移学习。在本专题,我们将介绍如何基于 FATE 架构从 0 到 1 部署联邦学习集群。

使用KubeFATE在Kubernetes上部署联邦学习集群
使用 KubeFATE 在 Kubernetes 上部署联邦学习集群

随着联邦学习的正式投入使用,训练集、模型都会逐渐变大,在生产环境会遇到很多问题。

使用KubeFATE快速部署联邦学习实验开发环境(二)
使用 KubeFATE 快速部署联邦学习实验开发环境(二)

在前面的文章中,我们介绍过如何使用 KubeFATE 来部署一个单节点的 FATE 联邦学习集群。在真实的应用场景中,联邦学习往往需要多个参与方联合起来一起完成任务。

使用KubeFATE快速部署联邦学习实验开发环境(一)
使用 KubeFATE 快速部署联邦学习实验开发环境(一)

本文将首先分析 FATE 的整体架构,帮助读者理解各部件的作用.

用FATE进行图片识别的联邦学习实践
用 FATE 进行图片识别的联邦学习实践

FATE(Federated AI Technology Enabler)是联邦机器学习技术的一个框架,其旨在提供安全的计算框架来支持联邦 AI 生态。

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