用于对数据进行计算的库
你不是自己的，也看不到
PySyft是一个Python库，用于安全和私有的深度学习
PySyft将私有数据与模型训练解耦，使用Federated Learning，Differential Privacy和加密计算(如Multi-Party Computation (MPC)和Homomorphic Encryption (HE))在主要的深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow)中。加入到这场运动中来吧Slack
大多数软件库允许您计算您拥有的信息，并查看您控制的机器的内部情况。但是，这意味着在没有首先获得(至少是部分)信息所有权的情况下，您不能对该信息进行计算。这还意味着，如果不先获得对机器的控制，您就不能使用这些机器进行计算。这对人类协作非常有限，并且系统地推动了数据的集中化，因为如果不先将数据全部放在一个(中心)位置，您就无法处理大量数据
Syft生态系统试图改变这一系统，允许您编写软件，在您无法(完全)控制的计算机上计算您不拥有的信息。这不仅包括云中的服务器，还包括个人台式机、笔记本电脑、手机、网站和边缘设备。无论您的数据想要存放在您拥有的任何地方，Syft生态系统都可以帮助您将其保留在那里，同时允许将其私下用于计算
单声道回购🚝
此repo包含多个协同工作的项目，即PySyft和PyGrid。很快就会添加PyGrid，同时这是目录结构
OpenMined/PySyft
├── README.md <-- You are here 📌
└── packages
├── grid <-- The Grid droids from OpenMined/PyGrid
└── syft <-- The Syft droids you are looking for 👋🏽
注意事项更改整个文件夹结构可能会导致一些小问题。如果您发现了一个，请通知我们或打开公关
PySyft
PySyft是Syft生态系统的核心。它有两个主要目的。您可以使用PySyft执行两种类型的计算：
- 动态：直接计算您看不到的数据
- 静电：创建静电计算图，以后可以在不同的计算上部署/扩展
这个PyGrid library用作大规模管理和部署PySyft的API。它还允许您使用以下Syft工作器库扩展PySyft，以便在Web、移动和边缘设备上进行联合学习：
- KotlinSyft(Android)
- SwiftSyft(IOS)
- syft.js(JavaScript)
- PySyft(Python，您可以将PySyft本身用作这些“FL Worker库”之一)
但是，Syft生态系统只关注跨这些语言的一致对象序列化/反序列化、核心抽象和算法设计/执行。仅靠这些库不能将您与现实世界中的数据连接起来。Syft生态系统由网格生态系统提供支持，网格生态系统重点关注运行真实系统以计算和处理数据(如数据合规性Web应用程序)的部署、可扩展性和其他其他问题
- PySyft是定义对象、抽象和算法的库
- PyGrid是让您可以在真正的机构中部署它们的平台
- PyGrid Admin是允许数据所有者管理其PyGrid部署的UI
有关PySyft的更详细说明，请参阅white paper on Arxiv
YouTube上的视频也解释了PySyft：
安装前
PySyft在PyPI和CONDA上可用
我们建议您在如下所示的虚拟环境中安装PySyftConda，因为它易于使用。如果您使用的是Windows，我们建议您安装Anaconda and using the Anaconda
Prompt要从命令行工作，请执行以下操作
$ conda create -n pysyft python=3.9
$ conda activate pysyft
$ conda install jupyter notebook
版本支持
我们支持Linux操作系统，MacOS和窗口以及以下Python和Torch版本。旧版本可能可以运行，但我们已停止测试和支持它们
| PY/手电筒 | 1.6 | 1.7 | 1.8 |
|---|---|---|---|
| 3.7 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 3.8 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 3.9 | ➖ | ✅ | ✅ |
安装
管道
$ pip install syft
这将根据需要自动安装PyTorch和其他依赖项，以运行示例和教程。有关从源代码构建的更多信息，请参阅贡献指南here
文档
马上就来！在此之前，请查看以下示例
示例
可以找到示例的综合列表here
这些教程涵盖了各种用于数据科学和机器学习的Python库
所有示例都可以通过启动Jupyter笔记本并导航到examples文件夹
$ jupyter notebook
二重唱
Duet是PySyft中的一个点对点工具，它为数据所有者提供了一个研究友好的API来私下公开他们的数据，而数据科学家可以通过零知识访问控制机制访问或操作所有者端的数据。它旨在降低研究和隐私保护机制之间的屏障，这样就可以在目前无法访问或严格控制的数据上取得科学进展。使用Duet的主要好处是允许您开始使用PySyft，而无需管理完整的PyGrid部署。这是使用Syft的最简单途径，无需安装任何东西(Syft除外😉)
您可以找到所有Duet examples在examples/duet文件夹
贡献
投稿人指南可以在here它涵盖了现在开始向PySyft贡献代码所需了解的所有内容
此外，加入快速增长的超过12,000人的社区SlackSlake社区非常友好，能够快速回答有关PySyft使用和开发的问题！
免责声明
这个软件是测试版。使用风险自负
关于0.2.x的快速说明
PySyft 0.2.x代码库现在位于自己的分支中here，但OpenMines不会对此版本范围提供官方支持。我们已经编制了一份名单FAQs与此版本相关。_
支持
要获得使用此库的支持，请加入#支持#松弛的渠道。Click here to join our Slack community!
组织贡献
我们非常感谢以下组织对PySyft的贡献！
