基于 FATE 的联邦学习实践
FATE(Federated AI Technology Enabler)是联邦机器学习技术的一个框架,其旨在提供安全的计算框架来支持联邦 AI 生态。FATE 实现了基于同态加密和多方计算(MPC)的安全计算协议,它支持联邦学习架构和各种机器学习算法的安全计算,包括逻辑回归、基于树的算法、深度学习和转移学习。
FATE(Federated AI Technology Enabler)是联邦机器学习技术的一个框架,其旨在提供安全的计算框架来支持联邦 AI 生态。FATE 实现了基于同态加密和多方计算(MPC)的安全计算协议,它支持联邦学习架构和各种机器学习算法的安全计算,包括逻辑回归、基于树的算法、深度学习和转移学习。
在前面的文章中,我们介绍过如何使用 KubeFATE 来部署一个单节点的 FATE 联邦学习集群。在真实的应用场景中,联邦学习往往需要多个参与方联合起来一起完成任务。
Linux 底层通过文件的方式实现 IO,Java 等高级语言调用系统底层函数,来实现 NIO。本系列文章,目的为了揭示高级语言是如何实现网络 IO,进一步理解 NIO,多路复用,reactor 模型,包括 netty 框架解析。