آموزش های فدرال TensorFlow

این آموزش‌های مبتنی بر colab با استفاده از مثال‌های عملی، مفاهیم اصلی و APIهای TFF را راهنمایی می‌کنند. مستندات مرجع را می توان در راهنماهای TFF یافت.

شروع با یادگیری فدرال

• آموزش فدرال برای طبقه‌بندی تصویر بخش‌های کلیدی API یادگیری فدرال (FL) را معرفی می‌کند و نحوه استفاده از TFF را برای شبیه‌سازی یادگیری فدرال روی داده‌های مشابه MNIST فدرال نشان می‌دهد.
• آموزش فدرال برای تولید متن بیشتر نشان می دهد که چگونه از API FL TFF برای اصلاح یک مدل از پیش آموزش دیده سریالی برای یک کار مدل سازی زبان استفاده کنید.
• تنظیم مجموعه‌های توصیه‌شده برای یادگیری نشان می‌دهد که چگونه محاسبات پایه FL در tff.learning را می‌توان با روال‌های تجمع تخصصی که استحکام، حریم خصوصی دیفرانسیل، فشرده‌سازی و موارد دیگر را ارائه می‌دهند، ترکیب کرد.
• بازسازی فدرال برای فاکتورسازی ماتریس ، یادگیری فدرال تا حدی محلی را معرفی می‌کند، که در آن برخی از پارامترهای مشتری هرگز در سرور جمع نمی‌شوند. این آموزش نحوه استفاده از API یادگیری فدرال را برای آموزش یک مدل فاکتورسازی ماتریس جزئی محلی نشان می‌دهد.

شروع کار با تجزیه و تحلیل فدرال

• Private Heavy Hitters نشان می دهد که چگونه از tff.analytics.heavy_hitters برای ایجاد یک محاسبات تحلیلی فدرال برای کشف ضربه زن های سنگین خصوصی استفاده کنید.

نوشتن محاسبات فدرال سفارشی

• ساختن الگوریتم یادگیری فدرال خود را نشان می دهد که چگونه از API های هسته ای TFF برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری فدرال استفاده کنید، با استفاده از میانگین گیری فدرال به عنوان مثال.
• Composing Learning Algorithms نشان می‌دهد که چگونه از TFF Learning API برای پیاده‌سازی آسان الگوریتم‌های یادگیری فدرال جدید، به‌ویژه انواع میانگین‌گیری فدرال استفاده کنید.
• الگوریتم فدرال سفارشی با بهینه سازهای TFF نحوه استفاده از tff.learning.optimizers را برای ایجاد یک فرآیند تکراری سفارشی برای میانگین گیری فدرال نشان می دهد.
• الگوریتم های فدرال سفارشی، قسمت 1: مقدمه ای بر هسته فدرال و قسمت 2: پیاده سازی میانگین گیری فدرال ، مفاهیم کلیدی و رابط های ارائه شده توسط API هسته مرکزی (FC API) را معرفی می کند.
• پیاده‌سازی تجمیع‌های سفارشی ، اصول طراحی پشت ماژول tff.aggregators و بهترین روش‌ها برای پیاده‌سازی تجمیع سفارشی مقادیر از مشتری به سرور را توضیح می‌دهد.

بهترین شیوه های شبیه سازی

• شبیه‌سازی TFF با شتاب‌دهنده‌ها (GPU) نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از زمان اجرا با کارایی بالا TFF با پردازنده‌های گرافیکی استفاده کرد.

• کار با ClientData بهترین شیوه ها را برای ادغام مجموعه داده های شبیه سازی مبتنی بر ClientData TFF در محاسبات TFF ارائه می دهد.

آموزش های متوسط ​​و پیشرفته

• تولید نویز تصادفی به برخی نکات ظریف در استفاده از تصادفی بودن در محاسبات غیرمتمرکز اشاره می کند و بهترین شیوه ها و الگوهای پیشنهادی را پیشنهاد می کند.

• ارسال داده‌های مختلف به مشتریان خاص با tff.federated_select tff.federated_select tff.federated_select را معرفی می‌کند و یک مثال ساده از یک الگوریتم فدرال سفارشی ارائه می‌دهد که داده‌های مختلف را به مشتریان مختلف ارسال می‌کند.

• یادگیری فدرال مدل بزرگ کارآمد از طریق federated_select و تجمیع پراکنده نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از TFF برای آموزش یک مدل بسیار بزرگ استفاده کرد که در آن هر دستگاه مشتری فقط بخش کوچکی از مدل را دانلود و به‌روزرسانی می‌کند، با استفاده از tff.federated_select و انجماد پراکنده.

• TFF برای تحقیقات یادگیری فدرال: فشرده‌سازی مدل و به‌روزرسانی نشان می‌دهد که چگونه تجمیع‌های سفارشی ساخت‌شده بر روی tensor_encoding API را می‌توان در TFF استفاده کرد.

• آموزش فدرال با حریم خصوصی دیفرانسیل در TFF نحوه استفاده از TFF برای آموزش مدل هایی با حریم خصوصی دیفرانسیل در سطح کاربر را نشان می دهد.

• Loading Remote Data with TFF نحوه تعبیه منطق سفارشی در زمان اجرا TFF برای بارگیری داده ها در ماشین های راه دور را توضیح می دهد.

• پشتیبانی از JAX در TFF نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از محاسبات JAX در TFF استفاده کرد، و نشان می‌دهد که چگونه TFF طراحی شده است تا بتواند با سایر فریم‌ورک‌های ML frontend و backend تعامل داشته باشد.