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FedML-AI/FedML

FEDML - The unified and scalable ML library for large-scale distributed training, model serving, and federated learning. FEDML Launch, a cross-cloud scheduler, further enables running any AI jobs on any GPU cloud or on-premise cluster. Built on this library, FEDML Nexus AI (https://nexus.fedml.ai) is the dedicated cloud service for generative AI

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Dernière indexation
14 août 2026
Dernier push GitHub
13 janv. 2024
Licence
Apache License 2.0
Guide de contribution
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Code de conduite
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Langage principal
Python
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46 issues indexées ouvertes

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Training process never starts
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FedML-AI / FedML · #1441 · 10 oct. 2023 · Python · 3 930 étoiles

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Web 3 Storage program is stuck
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FedML-AI / FedML · #1338 · 14 sept. 2023 · Python · 3 930 étoiles

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Decentralized Federated Learning Application
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FedML-AI / FedML · #1194 · 2 août 2023 · Python · 3 930 étoiles

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A problem running the example stuck after "using_mlops=true"
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FedML-AI / FedML · #1175 · 15 juil. 2023 · Python · 3 930 étoiles

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How to change data transform on built-in dataset?
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FedML-AI / FedML · #1115 · 15 juin 2023 · Python · 3 930 étoiles

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How to configure wandb on MLOps platform?
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FedML-AI / FedML · #968 · 30 avr. 2023 · Python · 3 930 étoiles

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ValueError: too many values to unpack (expected 2)
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FedML-AI / FedML · #869 · 10 avr. 2023 · Python · 3 930 étoiles

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[FedML HE] "Is the reason homomorphic encryption algorithms are time-consuming for deep learning because deep learning models have too many parameters and these parameters also need to be encrypted?"
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FedML-AI / FedML · #813 · 14 mars 2023 · Python · 3 930 étoiles

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