شبكة لى فنغ من قبل المطورين AI: كدراسة الاتحادية الأولى في العالم صناعية من الدرجة مفتوح المصدر الإطار، FATE صدر مؤخرا نسخة V1.1، وليس فقط على الخط عدد من الخوارزمية العامة الاتحادية تعلم خوارزمية عرضية إطار فيدرالي، بزيادة قدرها DNN، الانحدار، وبدأت في دعم بناء الاتحادية متعددة طولية العفن، ودعم محرك شرارة ودعم الخدمات الحكم FATEServing، دعم secureboost التنبؤ على الانترنت.

وبالإضافة إلى ذلك، FATE شارك أيضا في الصين R & D مركز لتوسيع الابتكار وير سحابة فريق مختبر الأصلي خارج معا "صفقة كبيرة" - دعم للسحابة العامة ونشر سحابة الخاص واستخدامها، وجميع الحاويات من سيناريوهات نشر سحابة الأم.

FATE ودراسة الاتحادية أول الصناعية الصف إطار المصدر المفتوح في العالم دعم الاتحادي نظام العمارة دراسة، تعلم الآلة، والتعلم العميق، ويوفر التعلم آلية التعلم الاتحادي للهجرة عالية الأداء، FATE نفسها كما يدعم مجموعة متنوعة من التعددية الحزبية أمان بروتوكول حساب، والتشفير التماثلي، تقاسم السري، التجزئة، الخ، مع حلول صديقة إدارة المعلومات التفاعل عبر المجال.

في 31 أكتوبر رسميا نسخة V1.1 من مصير، مصير مشترك وير الصين R & D مركز لتوسيع الابتكار فريق مختبرات سحابة الأم نظموا "صفقة كبيرة" معا - أصدرت مشروع KubeFATE، باستخدام جميع المكونات FATE الحاويات المعبأة النموذج، يمكن استخدام عامل الميناء يؤلف أو Kubernetes (المخططات البيانية هيلم) لنشر.

DevOps وسيلة لتطوير التطبيقات الحديثة، ومزايا نشر التطبيقات القائمة على الحاويات واضحة إلى حد ما، وتطبيقات لا يمكن تشغيل فقط بشكل عشوائي على متن السفينة دعم النظام الأساسي، ولكن أيضا في حاجة إلى المرونة لتنفيذ ملحقات متعددة المستويات مثيل. منصة التيار سحابة الحالية، مثل AWS الخارجية، أزور، المحلية علي سحابة، سحابة تينسنت، والتي لديها حاوية الأم القائمة على السحابة والخدمات Kubernetes، مما يجعل من نشر وتشغيل التطبيقات حاوية تم موحدة وتسويقها.

وبعبارة أخرى، من خلال مشروع KubeFATE، يمكن للمطورين بسهولة نشر واستخدام مشروع FATE في السحابة العامة أو السحابة الخاصة.

متاح الآن المشروع على جيثب: الشبكي: //github.com/FederatedAI/KubeFATE

وبالإضافة إلى ذلك، هذا الإصدار v1.1 وFATE من ترقية رئيسية وتعزيز الخوارزميات وظائف أساسية هي:

ليس فقط على الإطار الاتحادية خوارزمية التعلم العام خط عرضية، بزيادة قدرها DNN، الانحدار والخوارزميات الاتحادية الأخرى، وبدأت لدعم التعددية الحزبية النمذجة الاتحادي الطولي، دعم محرك شرارة، دعم الحكم خدمة FATEServing، دعم secureboost التنبؤ على الانترنت.

تفاصيل محددة الاستكمال كما هو مبين أدناه.

FederatedML: توفر إطار تحجيم لدعم الجانبية خوارزمية عرضية خوارزمية المتقدمة

في الإصدار الجديد، FATE جعله أسهل للمطورين، يمكن للمطورين التركيز أكثر على خوارزمية محددة في حد ذاته، ومحتوى أعم من الرسائل التي وجهت إلى الإطار. يوفر FATE V1.1 إطار اتحادي الأفقي قابلة للتعلم العام الخوارزمية التي تدعم تأمين تجميع، من خلال دراسة فيدرالية كبيرة من حزمة عملية عرضية، يمكن للمطورين بسهولة تحقيق الأفقية خوارزمية التعلم الاتحادية.

من حيث الخوارزمية، وأضاف FATE دعم DNN الجانبي، والانحدار الخطي الرأسي، انحدار بواسون خوارزميات طولية الاتحادية، فضلا عن مزيد من الدعم للتعددية خوارزمية النمذجة الاتحادي، وسيناريوهات النمذجة أكثر الغنية وتعزيز FATE العملي الجنس.

والجدير بالذكر هو أن الانحدار الخطي قوي جدا في السيناريوهات تتوقع تسميات مستمرة، وانحدار بواسون هو أكثر قدرة على مساعدة المطورين على التنبؤ عدد وتردد، كما هو الحال في تقييم مخاطر التأمين والمخاطر من مكان الحادث، وبارك الانحدار الصنوبر يمكن التنبؤ تردد.

وبالإضافة إلى ذلك، هذا الإصدار من البداية، بدأ FATE رسميا لدعم التعددية الحزبية النمذجة الطولي الاتحادي يمكن أن ينفذ مقدمي البيانات متعددة في صورة المشهد القطار معا النموذج الفيدرالي.

وأخيرا، حاول FATE أيضا على اتصال سبارك، FATE V1.1 يسمح للمطورين لإعادة الاستخدام المباشر الكتلة سبارك الحالية للموارد المتاحة، يمكنك اختيار محرك سبارك كما تحسب وفقا لتكوين مرن الوضع الفعلي.

أكثر توافرا في جيثب فهم: الشبكي: //github.com/FederatedAI/FATE/tree/master/federatedml

FATEFlow: تعلم الاتحادية عالية الأداء خط أنابيب خدمات التصنيع

FATEFlow دراسة الاتحادية نمذجة خطوط الأنابيب جدولة وإدارة دورة حياة أدوات للمستخدمين النهائيين لبناء الاتحادية خدمات الإنتاج دراسة خط أنابيب. نسخة V1.1، FATEFlow أساسا للترقية في الاستقرار وسهولة الاستخدام، مثل:

• تحميل وتنزيل الملفات يسمح لك لعرض حالة مهمة، لرسو السفن لملفات كبيرة وغيرها من النظم عونا كبيرا.

• دعم وظيفة إزالة في الانتظار.

• دعم لإعدادات مهمة مهلة.

• تحسين سجل وظيفة وموحدة مع معرف المهمة المخزنة في ملف سجل مسمى مجلد، وتحسين كفاءة استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

FATEBoard: بسيطة وفعالة، والنموذج الاتحادي عملية التعلم التصور

FATEBoard هو أداة بصرية لنمذجة التعليم الاتحادي لرؤية المستخدم النهائي ونموذج قياس العملية برمتها من التدريب، لمساعدة المستخدمين على نموذج أكثر بسيطة لفهم واستكشاف نموذج بكفاءة. الإصدار الجديد، وظيفة مزيد من تحسين عرض سير العمل، ومنافذ الإدخال والإخراج دعم مكونات فصل من نموذج البيانات، وعرض أكثر سهولة نقل البيانات ونموذج الإرسال.

وبالإضافة إلى ذلك، الدعم الآن تقييم نتائج نموذج عملية التدريب التصور، لتسهيل الانتباه في الوقت الحقيقي لعملية التتبع التدريب المتوسطة والنتائج؛ نموذج شجرة secureboost تقديم عرض مرئي أكثر، وليس فقط يمكن أن نلاحظ بوضوح كل نموذج واحد شجرة القرارات، ولكن أيضا إلى عرض مختلفة شجرة نموذج التسمية.

FATEServing: إدارة الخدمات، إعادة التشغيل التلقائي طراز الاسترداد

في الإصدار الجديد، سيتم تخزين كميات نموذج في الملف المحلي بعد إعادة تشغيل ناجح ستستأنف بعد تحميل النموذج من قبل من ملف محلي.

وبالإضافة إلى ذلك، يدخل الإفراج V1.1 حارس الحديقة كمركز تسجيل والعروض محدودية قدرات إدارة الخدمة لتسجيل حيوي واجهات grpc، في حالة تعطل بعض آلة يمكن ان تتحول حركة المرور تلقائيا.

KubeFATE: FATE القدرة على ترقيات نشر

الافراج عن مصير V1.1 يوفر تعبئتها عامل الميناء مرآة الحاويات، ويقلل كثيرا من أسفل المطورين عتبة FATE تجنب "عند خط الانطلاق". إذا كانت الشركة هي المطور، يمكنك أن تجد أيضا كما تم تعزيز FATE حاليا نشر القدرة، مع ميناء الحاويات المفتوحة مرآة مستودع، يمكن للمرآة تلقائيا مزامنة على الانترنت لعملية الضغط والصيانة.

يوفر KubeFATE أساسا عامل الميناء يؤلف وKubernetes (حلم الرسم البياني) طريقتين نشر.

• عامل الميناء-يؤلف FATE قد يتم نشر كافة المكونات في عقدة واحدة، ودعم نشر عدد وافر من الشركاء. المطورين لا تحتاج إلى ترجمة التعليمات البرمجية الخاصة بك، يمكنك استخدام عامل الميناء يؤلف المسارعة لتشكيل بيئة اختبار. عامل الميناء الحالي يؤلف FATE يمكن نشرها في واحد أو أكثر من العقد، تساعد المطورين على وظيفة FATE من المعرفة والفهم.

• عامل الميناء-يؤلف عقدة واحدة تقع في اختبار النشر. في بيئة الإنتاج، وغالبا ما يتطلب نشر متعددة العقدة، وهذه المرة باستخدام Kubernetes طريقة أفضل. المخططات البيانية رأس المقدمة KubeFATE للانتشار في الطرق FATE Kubernetes، يمكن نشرها مباشرة على دعم سحابة FATE Kubernetes، ويمكن تخصيصها وفقا لاحتياجات تفاصيل نشر، على سبيل المثال، يتم نشرها على حدة حساب على عقدة لديها GPU مثل.

الميناء المستودعات يعكس مفتوحة المصدر، النسخ المتطابق يوفر التحكم في الوصول والتزامن عن بعد، وغيرها من القدرات القوية الضعف المسح، فإن الغالبية العظمى من المستخدمين المحليين تستخدم النسخة الإدارية الميناء. وسيتم دمج مشروع KubeFATE هاربور إلى ذلك، يمكن أن توفر قدرات إدارة الصور المحلية دون الاعتماد عامل الميناء محور والخدمات السحابية الأخرى، إلى حد كبير تحسين الكفاءة والسلامة. وبالإضافة إلى ذلك، نسخ جهاز التحكم عن بعد يمكن أن المرفأ مرآة، يمكن للمرآة أن يكون تكرار اتجاهين بين السحابة العامة أو مركز البيانات، يمكن العيوب التي تعاني استعادة تلقائيا إلى تبسيط تعقيدات التشغيل والصيانة.

عموما، الإصدار FATE V1.1 يضيف دعما لخوارزميات أكثر الاتحادية، والنموذج الأغنى والأقوى لدراسة الاتحادية، و VMware تم اطلاقها KubeFATE، عتبة FATE تبسيط لاستخدام الاتصال في وقت مبكر مع المطورين لأكثر فهي صديقة. فريق نرحب أيضا الزملاء الذين يرغبون في تعلم مساهمة الاتحادية إلى رمز معا، أو تقديم قضايا طلبات السحب.

تفاصيل يمكن العثور عليها في الموقع الرسمي للمشروع FATE المساهمون دليل: الشبكي: //fate.fedai.org/contribute/

لى فنغ صافي الاختيار السنوي - العثور على أفضل الممارسات الهبوط AI من 19 الصناعات الرئيسية

تأسست في عام 2017، و "القائمة السنوية أفضل الأحوال AI ناجتس" الأولى الذكاء الاصطناعي حالة الأعمال المسابقة في هذه الصناعة. شبكة لى فنغ من البعد التجاري، والبحث عن الذكاء الاصطناعي في مختلف قطاعات أفضل الممارسات الهبوط.

وقد تم إطلاق الجائزة الثالثة رسميا، والانتباه إلى عدد الجمهور قناة الصغرى "شبكة لى فنغ"، أجاب الكلمة "قائمة" للمشاركة في التسجيل. هي التفاصيل المتاحة من مايكرو إشارة: xqxq_xq