Fødereret AI med FEDn på Safespring

Cloud-baseret Integration

Samarbejdsmiljø

Databeskyttelse og Sikkerhed

Fødereret Læring

Avanceret Maskinlæring

Safespring Infrastruktur

Skaler Sikkert med FEDn på Safespring

Frigør kraften i fødereret læring til at udvikle robuste AI-modeller uden at kompromittere databeskyttelsen. Skaler problemfrit med FEDn, drevet sikkert af Safesprings infrastruktur.

FEDn er et enterprise-klar, open source fødereret læringsframework fra Scaleout Systems, designet til at muliggøre samarbejdsbaseret maskinlæringstræning, mens det fuldt ud respekterer databeskyttelse og GDPR-overholdelse. Safespring leverer den sikre, modstandsdygtige infrastruktur, der er nødvendig for at implementere og skalere FEDn, og sikrer at dine AI-initiativer forbliver kompatible, sikre og effektive.

Ved at udnytte Safesprings sikre cloud-platform kombineret med FEDns kraftfulde fødererede læringskapaciteter kan din organisation:

Opretholde databeskyttelse med lokal datatræning.
Skalere fra pilotprojekter til fuld produktion problemfrit.
Sikre fuld GDPR- og databeskyttelsesoverholdelse.
Nemt integrere med eksisterende ML-workflows.

Ebba fra Scaleout deler indsigt om vigtigheden af at håndtere følsomme data

Da maskinlæring involverer følsomme data, bliver sikker håndtering og at stole på pålidelig infrastruktur som Safesprings kritisk.

Læs Use Case

Ofte Stillede Spørgsmål (FAQ)

Hvad er fødereret læring, og hvorfor er det vigtigt?

Fødereret læring gør det muligt for maskinlæringsmodeller at træne på decentraliserede datasæt uden at overføre rådata, hvilket sikrer privatliv og overholdelse, afgørende for følsomme sektorer som sundhedsvæsen, finans og offentlig administration.

Hvordan sikrer FEDn GDPR-overholdelse?

FEDn tillader modeller at blive trænet lokalt på klient-side data og sender kun krypterede modelparametre tilbage til den centrale aggregator. Dette forhindrer overførsel af rådata og sikrer fuld GDPR-overholdelse.

Kan FEDn integreres med eksisterende AI-frameworks?

Ja, FEDn understøtter populære maskinlæringsframeworks inklusive TensorFlow, PyTorch, Keras, Hugging Face og scikit-learn, hvilket muliggør problemfri integration i dine eksisterende AI-udviklingsprocesser.

Distribueret & Skalerbar
FEDns hierarkiske design med flere aggregationsservere sikrer effektiv arbejdsbyrdefordeling og skalerbarhed, der understøtter tusindvis af klienter problemfrit.

Realtids Overvågning & Analyse
Drag fordel af indbygget realtidsovervågning, analyse og systemgendannelse, der forbedrer operationel pålidelighed og synlighed i dine fødererede eksperimenter.

Problemfri Integration
Integrer nemt FEDn med populære AI-frameworks som TensorFlow og PyTorch, og implementer fleksibelt på tværs af Safesprings sikre cloud-infrastruktur.