Federerad AI med FEDn på Safespring

Utnyttja kraften i federerad maskininlärning för att utveckla robusta AI-modeller utan att kompromissa med datasekretessen. Skala sömlöst med FEDn, säkert drivet av Safesprings infrastruktur.

Skala säkert med FEDn på Safespring

FEDn är ett open source-ramverk för federerad maskininlärning från Scaleout Systems, utformat för att möjliggöra samarbetsbaserad maskininlärningsträning samtidigt som datasekretess och GDPR-efterlevnad respekteras fullt ut. Safespring erbjuder den säkra, robusta infrastruktur som krävs för att distribuera och skala FEDn, och säkerställer att dina AI-initiativ förblir kompatibla, säkra och effektiva.

Genom att utnyttja Safespring molntjänst i kombination med FEDns federerade maskininlärning, kan din organisation:

Bevara datasekretessen med lokal träning av data.
Skala från pilotprojekt till full produktion sömlöst.
Säkerställa full GDPR- och dataskyddsefterlevnad.
Lätt integrera med befintliga maskininlärningsarbetsflöden.

Ebba från Scaleout som samarbetat med Safespring berättar om vikten av hantering av känslig data

“Eftersom maskininlärning och AI-initiativ av detta slaget kräver hantering av stora mängder känslig data, är det viktigt att företag har kontroll och kan förlita sig på en pålitlig leverantör med hög datasäkerhet och integritet.”

Läs Use Case

Vanliga frågor (FAQ)

Vad är federerad maskininlärning, och varför är det viktigt?

Federerad maskininlärning möjliggör att maskininlärningsmodeller tränas på decentraliserade dataset utan att överföra rådata, vilket säkerställer sekretess och efterlevnad – avgörande för känsliga sektorer som hälso- och sjukvård, finans samt offentlig förvaltning.

Hur säkerställer FEDn GDPR-efterlevnad?

FEDn möjliggör att modeller tränas lokalt på kunddata, och skickar endast krypterade modellparametrar tillbaka till den centrala aggregeraren. Detta förhindrar överföring av rådata och säkerställer full GDPR-efterlevnad.

Kan FEDn integreras med befintliga AI-ramverk?

Ja, FEDn stöder populära maskininlärningsramverk såsom TensorFlow, PyTorch, Keras, Hugging Face och scikit-learn, vilket möjliggör sömlös integration i dina befintliga AI-utvecklingsprocesser.

Distribuerad & Skalbar
FEDns hierarkiska design med flera aggregeringsservrar säkerställer effektiv arbetsbelastningsfördelning och skalbarhet, vilket stöder tusentals klienter sömlöst.

Övervakning och analys i realtid
Dra nytta av inbyggd övervakning, analys och systemåterställning i realtid, vilket förbättrar den operativa tillförlitligheten och ger insyn i dina federerade experiment.

Sömlös integration
Integrera enkelt FEDn med populära AI-ramverk som TensorFlow och PyTorch, och distribuera flexibelt över Safesprings säkra molninfrastruktur.