PyVertical 开源项目教程

PyVertical 开源项目教程

PyVertical Privacy Preserving Vertical Federated Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyVertical

1. 项目介绍

PyVertical 是一个用于多头部分割神经网络（Multi-headed SplitNN）的垂直联邦学习框架。它旨在通过隐私保护技术，如私有集合交集（Private Set Intersection, PSI），在多个数据持有者之间进行安全的联合学习。PyVertical 允许数据在不被暴露的情况下进行联合训练，适用于需要保护数据隐私的场景，如医疗数据分析、金融数据分析等。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux 或 MacOS（Windows 目前不支持）
• Python 版本：3.6, 3.7, 3.8（Python 3.9 暂不支持）

安装依赖

推荐使用 Conda 来管理环境：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/OpenMined/PyVertical.git

# 进入项目目录
cd PyVertical

# 创建并激活 Conda 环境
conda env create -f environment.yml
conda activate pyvertical-dev

# 安装 Jupyter Notebook
conda install notebook

运行示例

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 PyVertical 进行垂直联邦学习：

import torch
from pyvertical import PyVertical

# 创建数据集
dataset = PyVertical.create_dataset()

# 分割数据集
split_dataset = PyVertical.split_dataset(dataset)

# 训练模型
model = PyVertical.train_model(split_dataset)

# 评估模型
PyVertical.evaluate_model(model, split_dataset)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

PyVertical 的一个典型应用场景是医疗数据分析。例如，多家医院可以联合训练一个模型，用于预测患者的疾病风险，而无需共享患者的原始医疗数据。

最佳实践

1. 数据预处理：在分割数据集之前，确保数据已经过适当的预处理，如归一化、标准化等。
2. 模型选择：根据具体的应用场景选择合适的模型架构，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
3. 隐私保护：使用 PSI 技术确保数据在传输和处理过程中不被泄露。

4. 典型生态项目

PyVertical 是 OpenMined 生态系统的一部分，OpenMined 是一个致力于推动隐私保护数据科学的开源社区。以下是一些与 PyVertical 相关的生态项目：

• PySyft：一个用于隐私保护机器学习的框架，支持联邦学习和差分隐私。
• Synthea：一个用于生成合成医疗数据的工具，PyVertical 使用 Synthea 生成的数据进行演示。

通过这些项目，用户可以构建完整的隐私保护数据科学解决方案。

PyVertical Privacy Preserving Vertical Federated Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyVertical