FATE
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An Industrial Grade Federated Learning Framework
请问现存版本中是否有实现DP差分隐私相关的功能? 【背景】 因为项目中要求必须有差分隐私这个功能点,所以调研后希望将opacus这个谷歌开源的差分隐私的包集成到FATE框架中 但是在集成过程中,opacus需要包装装饰optimizer、model和data_loader,但是FATE得data_loader属于不能定制化的,因此没有办法集成。 【关键问题】 1. 现有版本是否可以集成opacus? 2. 未来是否有FATE框架内部实现的DP?
请问FATE各个版本是否有常用算法(PSI,LR,XGB等)的性能测试数据?在哪里可以找到相关数据呢?
我在fate中训练/data/projects/fate/examples/dsl/v2/hetero_nn,操作如下: 1、flow job submit -d test_hetero_nn_dsl.json -c test_hetero_nn_binary_conf.json 2、flow model deploy --model-id guest-9999#host-10000#model --model-version 202110260516394222190 3、flow model -c publis.json { "initiator": { "party_id": "9999", "role": "guest" }, "role": { "guest":...
 运行结果如下: 
打开fateboard网页,登录之后报错Fateflow module connection error! 无法在界面上显示内容
**Describe the bug** Error reported when running "Resnet example" example. Other issuses also raised questions #5213 **To Reproduce** Steps to reproduce the behavior: 1. Go to doc/tutorial/pipeline/nn_tutorial/Resnet-example.ipynb 2. Run **Expected...
Signed-off-by: [email protected] execution exception when data_transform component parameter missing_fill_method is set to min、max... tips: feature data type is int , but fill value is float Changes: 1. imputer
您好!请问一下目前支持吗?有更新计划吗?
[文档中](https://github.com/FederatedAI/FATE/tree/master/examples/pipeline/upload)所使用的的例子都是.csv文件,如何上传自定义数据? 
我想修改评分卡的计算逻辑,所以新写了一个方法,但是一直报AttributeError: type object 'Scorecard' has no attribute 'compute_credit_score_v2'。然后我尝试只是把Scorecard.compute_credit_score改成Scorecard.compute_credit_score_v2,其他都没改动同样会报这个错。   我又尝试在原方法上修改,只是删除了原方法的一些参数,运行时报TypeError: compute_credit_score() missing 5 required positional arguments: 'offset', 'factor', 'factor_base', 'upper_limit_value', and 'lower_limit_value',但是我修改的方法根本没有这些参数。  请问,我需要怎么自定义方法,或者还需要在哪里修改呢?