NV플레어

엔비디아 플레어

NVIDIA FLARE( NV IDIA Federated Learing A Application Runtime Environment )는 연구자와 데이터 과학자가 기존 ML/DL 워크플로우를 연합 패러다임에 맞게 조정할 수 있도록 해주는 도메인 독립적, 오픈 소스, 확장 가능한 SDK입니다. 이를 통해 플랫폼 개발자는 분산된 다자간 협업을 위한 안전한 개인 정보 보호 제품을 구축할 수 있습니다.

특징

FLARE는 연구 및 시뮬레이션부터 실제 프로덕션 배포까지 통합 학습 워크로드를 처리할 수 있는 구성 요소화된 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.

애플리케이션 기능

• 딥 러닝과 기존 머신 러닝 알고리즘(예: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost 등)을 모두 지원합니다.
• 수평 및 수직 연합 학습 지원
• 내장형 연합 학습 알고리즘(예: FedAvg, FedProx, FedOpt, Scaffold, Ditto 등)
• 여러 서버 및 클라이언트 제어 교육 워크플로(예: 분산 및 수집, 순환) 및 검증 워크플로(글로벌 모델 평가, 사이트 간 검증) 지원
• 데이터 분석(연합 통계) 및 기계 학습 수명주기 관리를 모두 지원합니다.
• 차등 개인 정보 보호, 동형 암호화, PSI(Private Set Intersection)를 통한 개인 정보 보호

시뮬레이션에서 실제 세계까지

• 최소한의 코드 변경으로 ML/DL에서 FL로 원활하게 전환하는 FLARE 클라이언트 API
• 신속한 개발 및 프로토타이핑을 위한 시뮬레이터 및 POC 모드
• 모듈식 설계로 완전히 사용자 정의 가능하고 확장 가능한 구성 요소
• 클라우드 및 온프레미스에 배포
• 프로젝트 관리 및 배포를 위한 대시보드
• 연합 인증 및 개인정보 보호정책을 통한 보안 강화
• 시스템 복원력 및 내결함성을 위한 기본 지원

전체 개요는 NVIDIA FLARE 개요를 살펴보고, 최신 변경 사항은 새로운 기능을 살펴보세요.

설치

현재 릴리스를 설치하려면 다음을 수행하십시오.

 $ python3 -m pip install nvflare

시작하기

FL 시뮬레이터를 사용하면 빠르게 시작할 수 있습니다. 자세한 시작 안내서는 설명서에서 확인할 수 있습니다.

예제와 노트북 튜토리얼은 NVFlare/examples에 있습니다.

지역 사회

커뮤니티 기여를 환영합니다! 자세한 내용은 기여 가이드라인을 참조하세요.

NVFlare 토론에서 질문하고 답변하고, 아이디어를 공유하고, 다른 커뮤니티 구성원과 교류하세요.

관련 강연 및 출판물

NVIDIA FLARE와 관련된 점점 늘어나는 강연, 블로그, 출판물 목록을 살펴보세요.

특허

NVIDIA FLARE는 Apache 2.0 라이센스에 따라 출시됩니다.