Fedlearner多方学习机器学习框架

Fedlearner 是协作式机器学习框架，可以对分布在机构之间的数据进行联合建模，由字节跳动开源。

特性

1. 产品化：Fedlearner的代码里有大量的 js、Html 模块，可以直观地看到联邦机器学习平台大概是什么样的，如果做成产品需要长成什么样。
2. 业务多样化：之前华为、微众更多地强调联邦机器学习在风控业务的落地。字节开始强调联邦学习在推荐、广告等业务中的落地，并且给了很明确的数据，在某教育业务板块广告投放效果增加209%
3. 可输出性：如果说之前的联邦机器学习平台更多地从理论层面做介绍，这一次字节的 Fedlearner 强调了可输出性，比如为了保持联邦建模双方的环境一致性，通过K8S的部署模式快速拉起和管理集群。