NVIDIA/NVFlare

何を解決するか

NVFlare は、複数の参加者間で機械学習モデルを訓練するための方法を提供し、生データを共有せずに済みます。分散型コラボレーションにおけるデータのプライバシーとセキュリティの問題を解決し、組織がプライバシー保護型のMLワークフローを構築できるようにします。

動作方法

ドメインに依存しないPython SDKであり、既存のML/DLワークフローをフェデレーテッドなパラダイムに適応できます。水平および垂直フェデレーテッド学習の両方をサポートし、FedAvgやFedProxなどの組み込みアルゴリズムを提供します。コンポーネント化されたアーキテクチャにより、シミュレータやPOCモードによるシミュレーションとプロトタイピングから、実際のクラウドまたはオンプレミスへのデプロイまで移行可能です。

対象ユーザー

このツールは、機械学習のセキュアなマルチパーティコラボレーションを実装する必要がある研究者、データサイエンティスト、プラットフォーム開発者向けに設計されています。

主な特徴

• 広範なフレームワーク対応: PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、XGBoostと互換性があります。
• プライバシー保護ツール: 差分プライバシー、同型暗号化、プライベートセットインターセクション（PSI）を含みます。
• 柔軟なワークフロー: 散布・収集、サイクリックな各種トレーニングおよび検証ワークフローをサポートします。
• 本番環境対応: 管理ダッシュボード、システムのレジリエンス、障害耐性、フェデレーテッド認証機能を備えています。