FLARE DE NVIDIA

NVIDIA FLARE ( NV IDIA F ederated L Earing A pplication R untime Environment ) es un SDK extensible, de código abierto y independiente del dominio que permite a los investigadores y científicos de datos adaptar los flujos de trabajo de ML/DL existentes a un paradigma federado. Permite a los desarrolladores de plataformas crear una oferta segura que preserve la privacidad para una colaboración distribuida entre múltiples partes.

Características

FLARE se basa en una arquitectura en componentes que le permite llevar cargas de trabajo de aprendizaje federadas desde la investigación y la simulación hasta la implementación de producción en el mundo real.

Características de la aplicación

Admite algoritmos de aprendizaje profundo y de aprendizaje automático tradicional (p. ej., PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost, etc.)
Apoyar el aprendizaje federado horizontal y vertical
Algoritmos de aprendizaje federado integrados (p. ej., FedAvg, FedProx, FedOpt, Scaffold, Ditto, etc.)
Admite múltiples flujos de trabajo de capacitación controlados por servidor y cliente (por ejemplo, dispersión y recopilación, cíclicos) y flujos de trabajo de validación (evaluación de modelo global, validación entre sitios)
Admite análisis de datos (estadísticas federadas) y gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático.
Preservación de la privacidad con privacidad diferencial, cifrado homomórfico, intersección de conjuntos privados (PSI)

De la simulación al mundo real

FLARE Client API para realizar una transición perfecta de ML/DL a FL con cambios mínimos de código
Modo simulador y POC para desarrollo y creación de prototipos rápidos
Componentes totalmente personalizables y extensibles con diseño modular.
Implementación en la nube y local
Panel de control para la gestión e implementación de proyectos
Aplicación de la seguridad a través de autorización federada y política de privacidad
Soporte integrado para la resiliencia del sistema y la tolerancia a fallas