Decentralized Federated Learning Application

Repository metrics

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3,930 stars (3,930 stars)

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

参照パスにある Parrot Simulator 分散型の例を確認してください：python/examples/cross silo/grpc fedavg mnist lr example。既存のシミュレーターコードを調べて、不足しているトレーニングと集約コンポーネントを特定します。リポジトリ内の他の cross silo の例をパターンとして参照してください。新しい例を貢献する方法について、メインリポジトリのドキュメントを確認する必要があるかもしれません。まず gRPC 通信のセットアップを理解し、その後トレーニングと集約のロジックを実装します。

技術スタック

pythonpytorchgrpc

領域

machine learningbackend

Issue 種別

機能

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。

1-2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。

新着

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

PythonPyTorchgRPC

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。

30