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软件简介

FATE(Federated AI Technology Enabler)是基于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。

联邦机器学习又名联邦学习、联合学习与联盟学习,它能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下,进行数据使用和机器学习建模,消除由于行业竞争、隐私安全与行政手续等问题带来的数据孤岛,让以数据为基础的机器学习顺利进行。

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2021/10/21 15:40

微众银行 AI 开源项目 - 9 月进展合集

FATE 联邦学习系统 1. FATE V1.7整体开发进度:开发完成,第三轮测试中 2.9月23日,FATE-Serving发布v2.1.0版本,实现三方以上节点联邦在线预测,在线集群内多节点间模型同步,在线集群健康状态一键检测等功能,进一步拓展联邦在线架构的适用场景,增强高可用。 3. 9月22日,FATE-Cloud发布v1.4.0版本,实现站点注册流程优化,Exchange站点路由自动更新等功能,进一步优化站点管理用户体验。 EggRoll 分布式计算、存储、通信引擎...

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2021/09/09 09:50

微众银行 AI 开源项目 - 8月进展合集

FATE 联邦学习系统 1:FATE V1.7 完成开发,进入测试阶段 主要功能包括:Flow仓库拆分,支持不同版本组件调度,模型中心功能升级,两方LR,交集性能加速等。 2. FATE v1.6.1圆桌论坛成功举办。 REPO: https://github.com/FederatedAI/FATE https://gitee.com/WeBank/FATE EggRoll 分布式计算、存储、通信引擎 Eggroll 2.4.0:开发进度 60% 主要功能:数据复制、负载均衡优化、启动优化等。 REPO: https://github.com/WeBankFin...

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2021/08/12 09:44

微众银行 AI 开源项目 - 7月进展合集

FATE 联邦学习系统 FATE V1.7整体开发进度:60% FATE-FLOW: 1. 作业自动重试功能完成 2. 组件插件化支持一个job组件多版本联调20% 3. Upload/Reader组件优化 4. 新增匹配ID列 FederatedML: 1. 完成PSI交集缓存方案开发,正在进行性能测试 2. 两方逻辑回归性能优化,3w数据下降低为原来的2/3 3. dataTransform支持匹配id,交集适配联调中 FATE-Cloud v1.3.0 完成发布:完成站点端python版本重构,增加任务级别监控 REPO: https:...

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2021/07/06 14:21

微众银行 AI 开源项目 - 6月进展合集

FATE 联邦学习系统 FATE v1.7: 开发阶段。 1 算法:去除协调方的纵向逻辑回归开发完成,密文压缩模块开发完成(支持纵向 SBT,纵向特征分箱) 2 基于 FATE on Spark,对接行内 WeDataSphere 存储计算平台、数据集权限系统,已提测。 3. 系统架构优化,完成调度系统与算法组件分离可同时支持多版本算法组件 4. 模型中心,完成 checkpoint 接口,预计本周完成 warmstart 5. 互联互通,完成接口设计,本周完成互通层开发 REPO: ht...

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2021/06/10 17:53

微众银行 AI 开源项目-更新合集 5 月篇

FATE 联邦学习系统 https://github.com/FederatedAI/FATE https://gitee.com/WeBank/FATE 1. FATE-Cloud 完成 1.2 版本生产发布,具备双向授权和安全证书功能; 2. FATE v1.7 完成需求评审,进入开发阶段 EggRoll 分布式计算、存储、通信引擎 https://github.com/WeBankFinTech/eggroll https://gitee.com/WeBank/eggroll 1. Eggroll 2.3.1:已经发布。主要功能:网络插件平台化支持、接入异构通信。 2. Eggroll 2.2.2:开发进度...

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2018/06/15 20:53

FATE(完全背包)

最近xhd正在玩一款叫做FATE的游戏,为了得到极品装备,xhd在不停的杀怪做任务。久而久之xhd开始对杀怪产生的厌恶感,但又不得不通过杀怪来升完这最后一级。现在的问题是,xhd升掉最后一级还需n的经验值,xhd还留有m的忍耐度,每杀一个怪xhd会得到相应的经验,并减掉相应的忍耐度。当忍耐度降到0或者0以下时,xhd就不会玩这游戏。xhd还说了他最多只杀s只怪。请问他能升掉这最后一级吗? Input 输入数据有多组,对于每组数据第一行...

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2020/08/26 21:43

FATE 1.4 安装失败后无法正常启动fate_flow

使用安装脚本安装 FATE 完成后,发现无法正常启动 fate_flow,可以检查是否正确安装 Python 依赖包 source /data/projects/fate/init_env.sh pip list | wc -l > 66 如果结果少于 100 ,基本你可以确定因为各种原因未正确安装Python 依赖包,可以按照以下步骤重新安装依赖包 sudo yum install gmp-devel mpfr-devel libmpc-devel # 如果系统盘过小(如8G),可能因为 /tmp 目录空间不足导致失败 sudo mkdir /data/...

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2021/01/19 10:01

用KubeFATE在K8s上部署联邦学习FATE v1.5

题图摄于北京长安街 (本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室架构师,联邦学习 KubeFATE / FATE-Operator 开源项目维护者。) 需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学,请关注本公众号后回复 “kubefate” 即可。 VMware招聘联邦学习、隐私计算开发工程师 目标 本文我们会介绍如何在一台 Linux 的机器上通过安装 MiniKube,然后使用 KubeFATE 部署一个两方的联邦学习集群,并在上面跑一个测试的联邦学习训练任务。 我们的总体架...

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发表于云计算专区
2021/01/18 10:49

用KubeFATE在K8s上部署联邦学习FATE v1.5

:2020年CNCF中国云原生调查 10人将获赠CNCF商店$100美元礼券! 你填了吗? 问卷链接(https://www.wjx.cn/jq/97146486.aspx) 题图摄于北京长安街 (本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室架构师,联邦学习 KubeFATE / FATE-Operator 开源项目维护者。) 需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学,请关注亨利笔记公众号后回复 “kubefate” 即可。 VMware招聘联邦学习、隐私计算开发工程师 目标 本文我们会介绍如何在一台 Linu...

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2021/01/26 09:07

联邦学习平台 KubeFATE 部署 FATE 的配置说明

题图摄于越南会安 (本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室工程师,联邦学习 KubeFATE / FATE-Operator 开源项目维护者。) 需要加入 KubeFATE 开源项目讨论群的同学,请关注亨利笔记公众号后回复 “kubefate” 即可。 相关文章 云原生联邦学习平台 KubeFATE 原理详解 在Juypter Notebook中构建联邦学习任务 用KubeFATE在K8s上部署联邦学习FATE v1.5 使用Docker Compose 部署FATE v1.5 之前给大家介绍了 KubeFATE 的详细原理,...

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2020/05/21 15:56

如何在两个k8s上使用kubefate部署fate集群?

*本文作者系VMware中国研发中心研发工程师 马陈龙 目标 本文将介绍如何使用kubefate在两个kubernetes集群上部署互通的两个FATE。这两个FATE可以完成各种联邦学习的任务。 完成后将会得到下图的结构: 先决条件 两个独立的kubernetes集群 v1.16.0+; 两个集群都可以连接互联网也可以互通; 两个部署机器,分别可以执行两个集群的kubectl命令; 两个kubernetes都已经部署了ingress-controller ; 本教程的两个kubernetes集群我们分...

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2021/01/06 07:47

使用Docker Compose 部署FATE v1.5.0

题图摄于Austin (本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室工程师,从事联邦学习 FATE/ KubeFATE 开源项目开发。) 需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学,请关注本公众号后回复 “kubefate” 即可。 VMware招聘机器学习和云原生开发工程师 FATE 已经发布了首个长期支持版本,怎样快速体验新版本的FATE来做联邦学习的实验任务呢,接下来我们带领大家一起使用 docker-compose 来快速部署 FATE v1.5.0 LTS。 本文将指导你在两台 ...

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发表于程序人生专区
2020/03/24 10:28

联邦学习进阶:FATE系统实践与联邦推荐算法

3 月 19 日,微众银行联合VMware及机器之心开设的公开课《联邦学习 FATE 入门与应用实战》 第四讲结课,VMware CTO 办公室资深研究员彭麟为大家介绍了使用 KubeFATE 部署生产环境的联邦学习 Kubernetes 集群。第四讲回顾视频: 本周,我们将迎来本系列公开课的第 5 讲和第 6 讲,详情如下: 公开课第5讲 课程主题:FATE 整体架构介绍与系统实践 课程时间:3 月 24 日 20:00 主题演讲+项目实践+在线答疑 课程讲师:曾纪策 微众银...

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