Elastic-Federated-Learning-Solution 使用教程

Elastic-Federated-Learning-Solution 使用教程

Elastic-Federated-Learning-Solution项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/el/Elastic-Federated-Learning-Solution

项目介绍

Elastic-Federated-Learning-Solution（EFLS）是一个用于跨互联网企业信息合作的联邦学习框架，已在10亿规模的工业场景中得到验证。EFLS具有以下核心特性：

• 大规模、高可用的云原生架构
• 更强大和便捷的水平聚合和层次聚合算法模型
• 注重隐私保护和加密技术

项目快速启动

环境要求

• Docker
• kubectl（可选，用于云原生部署）

快速启动步骤

1. 克隆项目仓库

   git clone https://github.com/alibaba/Elastic-Federated-Learning-Solution.git
   cd Elastic-Federated-Learning-Solution
   

2. 初始化子模块

   git submodule init
   git submodule update --recursive
   

3. 进入efls-train目录并更新子模块

   cd efls-train/third_party/grpc
   git submodule init
   git submodule update --recursive
   

4. 使用Docker进行单机部署

   docker build -t efls .
   docker run -it efls
   

应用案例和最佳实践

EFLS已在多个大规模工业场景中得到应用，特别是在需要跨企业合作且注重数据隐私的领域。以下是一些应用案例：

• 金融行业：多家银行合作进行信用评分模型的训练，保护客户数据隐私。
• 医疗行业：不同医院合作进行疾病预测模型的训练，共享模型但不共享敏感数据。

典型生态项目

EFLS与其他开源项目结合，可以构建更强大的生态系统。以下是一些典型的生态项目：

• Kubernetes：用于大规模分布式联邦学习的云原生部署。
• TensorFlow：作为底层框架，支持各种机器学习模型的训练。
• Docker：用于快速部署和测试EFLS。

通过结合这些生态项目，EFLS可以更好地满足不同场景的需求，提供更高效、更安全的联邦学习解决方案。

Elastic-Federated-Learning-Solution项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/el/Elastic-Federated-Learning-Solution