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借助MLOps平台简化联邦学习工作流程

联邦学习 联邦学习(Federated Learning,简称 FL)因其在将人工智能/ML 应用于分布式数据时具有隐私保护和通信效率高的特点,近来备受关注。VMware 一直积极参与 FL 社区,为开源项目做出贡献,发布解决方案白皮书,并通过各种活动推广相关技术。我们的主要重点是利用 VMware 产品和解决方案,为 FL 系统和工作负载提供安全、强大的基础架构和部署管理解决方案。我们很高兴地介绍我们最近与 One Convergence™ Inc. 的合作,将 联邦学习集成到 MLOps 解决方案(尤其是 DKube 平台)中,以增强客户的 FL 工作流程和使用体验。 联邦学习与FATE(Federated AI Technology Enabler) 人工智能的成功在很大程度上取决于用于训练有效预测模型的数据的数量和质量。然而,在现实世界的应用中,数据往往仍孤立地存在于各个数据孤岛中。这种孤立状态在共享数据时带来了一个重大挑战,这主要是由于商业竞争以及需要遵守隐私保护法律和法规,例如通用数据保护条例(GDPR)。无法充分利用数据阻碍了开发有意义模型所必需的训练过程。为了解决这个问...

这款 7k Star 的国产监控系统,真不错!

我们都知道天下没有“永不宕机”的系统,但每次线上出问题都要拉出一个程序员“祭天”。所以一款靠谱、好用的监控工具就显得十分重要,它可以在生产环境出故障的第一时间发出告警,并提供详实的数据,帮助程序员尽早发现故障、尽快定位问题。 可以毫不夸张地说:监控就是运维的眼睛、研发的“免死金牌”,程序员“明哲保身、自证清白”的必备利器! 一、夜莺监控 今天 HelloGitHub 给大家带来的是一款开箱即用、默认中文、界面美观的开源监控系统——夜莺监控(Nightingale),100% 国产更懂你的苦。你还在为搭建/配置/调优「Prometheus + AlertManager + Grafana」的监控平台而烦恼吗?开箱即用的夜莺监控轻松解决你的问题。 GitHub:https://github.com/ccfos/nightingale 夜莺监控是一款先进的开源云原生监控分析系统,采用 All-In-One 的设计,集数据采集、可视化、监控告警、数据分析、权限管理于一体,拥有企业级的监控分析和告警能力。 夜莺监控在运维圈里很有名,它“出身名门”最初是由滴滴孵化并开源,在此期间沉淀了一线互联网公...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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