federated-learning

Eine kuratierte Liste von Referenzen für MLOps

Führe Data Science auf Daten aus, die auf dem Server eines anderen verbleiben

Flower: Ein benutzerfreundliches Framework für föderierte KI

Ein industrietaugliches Framework für Federated Learning

FEDML - Die vereinheitlichte und skalierbare ML-Bibliothek für verteiltes Training im großen Maßstab, Modellbereitstellung und föderiertes Lernen. FEDML Launch, ein Cloud-übergreifender Scheduler, ermöglicht zudem die Ausführung beliebiger KI-Jobs auf jeder GPU-Cloud oder jedem On-Premise-Cluster. Basierend auf dieser Bibliothek ist TensorOpera AI (https://TensorOpera.ai) Ihre generative KI-Plattform im großen Maßstab.

Ein einheitliches Framework für datenschutzfreundliche Datenanalyse und maschinelles Lernen

Lerne Federated Learning in 2 Stunden – direkt auf deinem PC ausführen!

Alles über Föderiertes Lernen, einschließlich Forschungspapieren, Büchern, Code, Tutorials, Videos und mehr

Umfassende und aktuelle akademische Informationen zum Föderierten Lernen (Papers, Frameworks, Datensätze, Tutorials, Workshops)

Eine einfach zu bedienende Plattform für föderiertes Lernen

Eine PyTorch-Implementierung von Federated Learning

Implementierung von kommunikationseffizientem Lernen tiefer Netzwerke aus dezentralen Daten

Datenschutzfreundliche Computing-Plattform, entwickelt von einem Team aus Kryptografie-Experten, die sicheres Multi-Party-Computing, Föderiertes Lernen, Private Set Intersection (PSI), anonyme Abfragen und mehr unterstützt.

[pip install medmnist] 18 standardisierte Datensätze für die 2D- und 3D-Biomedizinische Bildklassifizierung

NVIDIA Federated Learning Application Runtime Environment

Ein offenes Framework für Föderiertes Lernen

Ein flexibles Federated Learning-Framework basierend auf PyTorch, das Ihre Federated Learning-Forschung vereinfacht.

Modellzusammenführung in LLMs, MLLMs und darüber hinaus: Methoden, Theorien, Anwendungen und Möglichkeiten. ACM Computing Surveys, 2026.

Alle Materialien, die Sie für Föderiertes Lernen benötigen: Blogs, Videos, Paper, Software usw.

OpenHuFu ist ein Open-Source-Datenföderationssystem zur Unterstützung kollaborativer Abfragen über mehrere Datenbanken hinweg mit Sicherheitsgarantie.

Benchmark für Föderiertes Lernen. Der Community gewidmet. 🤗

Vollständiger Lebenszyklus eines Data-Science-Projekts

Eine experimentelle Plattform für Föderiertes Lernen.

Federated Learning Benchmark - Föderiertes Lernen auf Non-IID-Datensilos: Eine experimentelle Studie (ICDE 2022)

Ressourcen zu Federated Learning und Datenschutz im maschinellen Lernen.

Das erste offene Framework für föderiertes Lernen, implementiert in C++ und Python.