NVフレア

NVIDIA フレア

NVIDIA FLARE ( NV IDIA Federated L Earning A application R untime Environment ) は、研究者やデータ サイエンティストが既存の ML/DL ワークフローをフェデレーション パラダイムに適応させることを可能にする、ドメインに依存しないオープンソースの拡張可能な SDK です。これにより、プラットフォーム開発者は、分散型マルチパーティ コラボレーションのための安全でプライバシーを保護した製品を構築できます。

特徴

FLARE はコンポーネント化されたアーキテクチャに基づいて構築されており、調査やシミュレーションから実際の運用環境へのフェデレーテッド ラーニング ワークロードを実行できます。

アプリケーションの機能

• 深層学習と従来の機械学習アルゴリズムの両方をサポート (例: PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn、XGBoost など)
• 水平および垂直のフェデレーテッド ラーニングをサポート
• 組み込みの Federated Learning アルゴリズム (FedAvg、FedProx、FedOpt、Scaffold、Ditto など)
• 複数のサーバーおよびクライアント制御のトレーニング ワークフロー (分散および収集、周期的など) および検証ワークフロー (グローバル モデル評価、クロスサイト検証) をサポートします。
• データ分析 (連合統計) と機械学習のライフサイクル管理の両方をサポート
• 差分プライバシー、準同型暗号化、プライベートセットインターセクション（PSI）によるプライバシー保護

シミュレーションから現実世界へ

• 最小限のコード変更で ML/DL から FL にシームレスに移行する FLARE クライアント API
• 迅速な開発とプロトタイピングのためのシミュレータと POC モード
• モジュール設計による完全にカスタマイズ可能で拡張可能なコンポーネント
• クラウドとオンプレミスでの展開
• プロジェクト管理と展開のためのダッシュボード
• フェデレーション認証とプライバシー ポリシーによるセキュリティの強制
• システムの復元力と耐障害性の組み込みサポート

完全な概要については「NVIDIA FLARE の概要」を、最新の変更については「新機能」をご覧ください。

インストール

現在のリリースをインストールするには:

 $ python3 -m pip install nvflare

はじめる

FL シミュレータを使用してすぐに使い始めることができます。詳細なスタートガイドはドキュメントに記載されています。

サンプルとノートブックのチュートリアルは、NVFlare/examples にあります。

コミュニティ

コミュニティへの貢献を歓迎します!詳細については、投稿ガイドラインを参照してください。

NVFlare Discussions では、質問したり答えたり、アイデアを共有したり、他のコミュニティ メンバーと交流したりできます。

関連する講演と出版物

NVIDIA FLARE に関連する講演、ブログ、出版物の増え続けるリストをご覧ください。

ライセンス

NVIDIA FLARE は、Apache 2.0 ライセンスに基づいてリリースされています。