检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
如何实战联邦学习： ModelArts提供了一个实现个性化联邦学习的API——pytorch_fedamp_emnist_classification，它主要是让拥有相似数据分布的客户进行更多合作的一个横向联邦学习框架，让我们来对它进行一些学习和探索。
二、纵向联邦学习场景下的LR 关于纵向联邦学习的介绍已经屡见不鲜，市面上也涌现出很多优秀的产品，比如FATE、华为可信智能计算TICS等。
【功能模块】请问目前Mindspore支持联邦学习吗？如果不支持，请问有何以现在的代码为基础实现联邦学习较好办法？【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
3.2.4 联邦HDFSnamenode在内存中保存文件系统中每个文件和每个数据块的引用关系，这意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说，内存将成为限制系统横向扩展的瓶颈(参见10.3.2节)。
（4）轻量化训练环境；（5）样本隐私保护；（6）模型个性化适配3、联邦学习在家庭接入终端的应用通过NAIE@NCE+ONT的云+端 联邦学习架构，支持ONT 应用识别的在线学习能力，探索AI算法异地泛化机制，支撑如下特性：1）提升上网后模型准确率的本质是提供AI在线训练能力。
在学习过程中不交换原始数据。联邦学习已经成为一个重要的机器学习领域并吸引了许多研究兴趣 [34, 28, 22, 25, 41, 5, 16, 2, 11]。此外，它已应用于许多应用，例如医学成像 [21, 23]、物体检测 [32] 和地标分类 [15]。
希望本文对您在联邦学习的研究和应用中有所帮助。未来，我们将继续探索更多优化策略，推动联邦学习技术的发展与应用。
二、纵向联邦学习场景下的LR 关于纵向联邦学习的介绍已经屡见不鲜，市面上也涌现出很多优秀的产品，比如FATE、TICS等。纵向联邦可以实现多用户在不暴露己方数据的前提下，共享数据和特征，训练出精度更高的模型，对于金融和政务等众多行业具有重要意义。
联邦协同训练是指在保护数据隐私的同时，充分利用多用户，多作业，多计算资源的协同能力以增强训练效果的技术方法。狭义的联邦协同训练是指联邦协同训练本身，主要有训练管理完成，广泛的联邦协同训练是指端到端的联邦人工智能应用开发，由数据管理，训练管理，模型管理，应用管理等多个模块联合完成。
其实这跟联邦学习的内核并没有太大关系，我们对联邦学习的建模、算子、pipeline，其实没有做任何改造，只是在联邦学习的“最后一公里”之后，给业务机构提供一个基于区块链或是其他系统的不可篡改的证据，方便让机构的从业人员在做了联邦学习的数据联合以后，还能够有一些材料和资料来提供给审计方
6、添加挂载表 四、联邦使用场景： 1、创建server CREATE SERVER mounttb_diff_001 FOREIGN DATA WRAPPER HDFS_FDW OPTIONS (type 'hdfs', address '192.168.1.1: 5000
2.2 缩略语 API 应用编程接口（ Application Programming Interface） FLRA 联邦学习参考架构（ Federated Learning Reference Architecture） CPU 中央处理单元（ Central Processing
由于文本数据广泛来自最终用户，在这项工作中，我们研究了最近使用联邦学习作为学习框架的 NLP 模型和技术。我们的综述讨论了联邦自然语言处理的主要挑战，包括算法挑战、系统挑战以及隐私问题。我们还对现有的联邦 NLP 评估方法和工具进行了严格审查。
本课程介绍模型异构联邦学习的定义、场景以及当前学术界和工业界的研究进展及经典算法。
本课程是联邦学习进阶课程，介绍更加严苛的隐私保护方法和分布式算法进阶：FedOpt和FedMDGA。
有专家帮解答吗？急！
希望本指南对你有所帮助，祝你在联邦学习和隐私保护的研究和应用中取得成功！
【功能模块】参考代码地址： https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/r1.5/tests/st/fl/mobile/simulator.py【操作步骤&问题现象】1、运行simulator.py时报错：TypeError: EndVector
跨领域应用：将联邦学习技术应用到更多领域，如金融、教育和公共安全等，推动各行业的智能化发展。 结论 本文详细介绍了联邦学习中的模型优化与资源利用效率问题，通过结合具体实例和代码，讲解了相关技术和解决方案。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
