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          FederatedScope聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺

          聯(lián)合創(chuàng)作 · 2023-09-26 06:40

          FederatedScope是一個綜合性的聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺,為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的各種聯(lián)邦學(xué)習(xí)任務(wù)提供便捷的使用和靈活的定制。FederatedScope 基于事件驅(qū)動的架構(gòu),集成了豐富的功能集合以滿足聯(lián)邦學(xué)習(xí)不斷增長的需求,旨在構(gòu)建一個易于使用的平臺,以安全有效地促進(jìn)學(xué)習(xí)。

          特點

          • 便于使用:允許用戶將自己的組件,包括數(shù)據(jù)集、模型等集成到FederatedScope中,針對特定的應(yīng)用進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)。
          • 事件驅(qū)動:聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法通過為參與者定義事件和相應(yīng)的處理程序來模塊化和表達(dá)。

          代碼結(jié)構(gòu): 

          FederatedScope
          ├── federatedscope
          │   ├── core           
          │   |   ├── workers              # Behaviors of participants (i.e., server and clients)
          │   |   ├── trainers             # Details of local training
          │   |   ├── aggregators          # Details of federated aggregation
          │   |   ├── configs              # Customizable configurations
          │   |   ├── monitors             # The monitor module for logging and demonstrating  
          │   |   ├── communication.py     # Implementation of communication among participants   
          │   |   ├── fed_runner.py        # The runner for building and running an FL course
          │   |   ├── ... ..
          │   ├── cv                       # Federated learning in CV        
          │   ├── nlp                      # Federated learning in NLP          
          │   ├── gfl                      # Graph federated learning          
          │   ├── autotune                 # Auto-tunning for federated learning         
          │   ├── vertical_fl              # Vartical federated learning         
          │   ├── contrib                          
          │   ├── main.py           
          │   ├── ... ...          
          ├── scripts                      # Scripts for reproducing existing algorithms
          ├── benchmark                    # We release several benchmarks for convenient and fair comparisons
          ├── doc                          # For automatic documentation
          ├── enviornment                  # Installation requirements and provided docker files
          ├── materials                    # Materials of related topics (e.g., paper lists)
          │   ├── notebook                        
          │   ├── paper_list                                        
          │   ├── tutorial                                       
          │   ├── ... ...                                      
          ├── tests                        # Unittest modules for continuous integration
          ├── LICENSE
          └── setup.py
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