How to implement serverless i.e. purely decentralized simulation (single process)

Repository metrics

Stars

3,930 個のスター (3,930 個のスター)

PR merge metrics

30d に merged PR はありません (30d に merged PR はありません)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

FedMLのドキュメントとソースコード（特にシミュレーションモジュール）を確認し、現在FedMLがサーバーレス連合学習をサポートしているかどうかを調査します。サーバーレスまたは分散シミュレーションに関する既存の議論やPRを探します。この課題には具体的な実装詳細が不足しているため、まず課題作成者と「サーバーレス」の文脈での要件（例：AWS Lambdaなどのクラウド関数の使用）を明確にします。FedMLリポジトリに関連する課題や例があり、概念実証の指針となるかどうかを探ります。

技術スタック

python

領域

machine learningai

Issue 種別

調査

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

半日

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

アクティブ

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

おおむね明確

前提条件

federated learning

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

40