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WeFe ( WeLab Federated Learning ) 是 Welab 汇立集团子公司[天冕科技](https://www.tianmiantech.com )发起的开源项目,为联邦学习生态系统提供了一套好用的可靠的企业级联邦学习平台。

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tianmiantech/WeFe

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WeFe ( WeLab Federated Learning ) 是 Welab 汇立集团子公司天冕科技发起的开源项目,为联邦学习生态系统提供了一套好用的可靠的安全计算框架。

Documentation: https://tianmiantech.github.io/WeFe/ or https://tianmiantech.gitee.io/wefe

在线体验

WeFe 不仅支持本地部署运行测试,并且提供了一套完整的线上体验环境;

用户可以通过线上体验环境,模拟联邦中三位成员间的建模操作;

体验环境的联邦成员角色有 DemoMember1、DemoMember2、DemoMember3;

详情访问在线体验平台体验。

项目特点

混合联邦,纵向联邦学习与横向联邦学习结合的行业解决方案;

使用联盟链作为联邦中心存证共享方案;

支持流程可视化,托拉拽编辑流程的交互形式;

基于函数计算与云存储对象实现动态资源拓展方案;

支持 GPU 加速同态加密运算(实验室)。

联邦学习算法

WeFe 目前支持的联邦学习算法:横向联邦、纵向联邦、混合联邦、深度学习。

基于FATE,改进并新增了相关算法,算法细节请参考 Kernel 模块文档 kernel/README.md

安装使用

WeFe 支持 Linux 操作系统,推荐使用 Centos 7+ 的版本。

WeFe 提供了一套基于 Docker 的便捷部署方式。

WeFe 提供了一套完整的在线体验环境 Demo ENV。

Docker 部署

单机部署,详见 release/docker/README.md

系统架构

WeFe 系统由两大模块 union 与 member 组成;

member 是 WeFe 联邦学习平台中进行联邦建模的最小成员单位;

union 是一个去中心化的公共服务平台,存储了联邦中的可公开信息并提供给联邦中的 member 访问。

模块详情:

​ union 模块,详见 union/README.md

​ member 模块,详见 README_MEMBER.md

发行版本

2021-09-23:v.2.2

成为项目贡献者

项目的构建与编写在一定程度上遵循以下代码规范

Python 代码规范:Google Python Style Guide

Java 代码规范:《阿里巴巴 Java 开发手册》

Java 代码规范化插件:IDEA 插件 alibaba-java-coding-guidelines

版权

Apache 2.0

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WeFe ( WeLab Federated Learning ) 是 Welab 汇立集团子公司[天冕科技](https://www.tianmiantech.com )发起的开源项目,为联邦学习生态系统提供了一套好用的可靠的企业级联邦学习平台。

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