README
# 数据科学:在你无法查看的数据上进行
PySyft 开启了一种全新的数据科学方式,允许你使用非公开信息,而无需查看或获得数据的副本。你所需要做的只是连接到一个 Datasite!
Datasites 就像是网站,但它们是为数据而设计的。它们遵循结构化透明性原则,使得数据所有者能够控制数据的保护方式,而数据科学家则可以在不获取数据副本的情况下使用数据。
PySyft 支持任何统计分析或机器学习,提供直接运行 Python 代码的支持——甚至支持使用第三方 Python 库。
# 支持平台:
- ✅ Linux
- ✅ macOS
- ✅ Windows
- ✅ Docker
- ✅ Kubernetes
# 快速开始
尝试在实时演示 Datasite 上进行第一次查询!
# 安装客户端
pip install -U "syft[data_science]"
更多安装说明请参阅 这里 (opens new window)。
# 启动服务器
你可以直接在 Jupyter Notebook 中启动开发服务器:
import syft as sy
sy.requires(">=0.9.2,<0.9.3")
server = sy.orchestra.launch(
name="my-datasite",
port=8080,
create_producer=True,
n_consumers=1,
dev_mode=False,
reset=True, # 重置数据库
)
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或者通过命令行启动:
$ syft launch --name=my-datasite --port=8080 --reset=True
启动 syft-datasite
服务器在 0.0.0.0:8080 上。
Datasite 服务器可以作为单个容器使用 Docker 部署,或者直接在 Kubernetes 中部署。请查看我们的 部署指南 (opens new window)。
# 启动客户端
通过 Jupyter Notebook 使用 Syft 客户端来访问 Datasite。查看我们的 PySyft 客户端指南 (opens new window):
import syft as sy
sy.requires(">=0.9.2,<0.9.3")
datasite_client = sy.login(
port=8080,
email="info@openmined.org",
password="changethis"
)
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# PySyft - 入门指南 📝
通过我们的入门指南了解 PySyft:
- PySyft 从基础开始
- 第1部分:数据集与资产
- 第2部分:客户端和 Datasite 访问
- 第3部分:提出研究问题
- 第4部分:审查代码请求
- 第5部分:检索结果
# PySyft 深入学习
📚 请查看我们的文档网站。
# 快速 PySyft 组件链接:
- Datasite 服务器
- Syft 客户端
- Datasets API (.datasets)
- Users API (.users)
- Request API (.requests)
- Code API (.code)
- Syft Policies API (.policy)
- Settings API (.settings)
- Notifications API (.notifications)
- Sync API (.sync)
# 为什么使用 PySyft?
在社会的多个领域,数据所有者对共享数据的风险有着合理的担忧,比如法律风险、隐私侵犯(滥用数据)或知识产权(复制和再分发数据)。
Datasites 使数据科学家能够在不查看或获取数据副本的情况下回答问题,且始终在数据所有者定义的可接受使用范围内。我们称这个过程为 远程数据科学。
这意味着,当前共享信息的风险将不再阻碍创新、洞察力和科学发现等巨大收益。通过每个 Datasite,数据所有者能够让每个科学领域获得 1000 倍更多的可访问数据,并与数据科学家一起推动突破性的创新。
了解更多关于我们工作的信息,请访问我们的网站。
# 支持
如有关于 PySyft 的问题,请通过 Slack 上的 #support 联系我们。
# Syft 版本
❗ PySyft 和 Syft 服务器 必须使用相同的版本。
# 最新稳定版
- 0.9.2 (稳定版) - 文档 (opens new window)
安装 PySyft(稳定版):pip install -U syft
# 最新测试版
- 0.9.3 (测试版) - 开发分支 (opens new window)
安装 PySyft(测试版):pip install -U syft --pre
更多关于以往版本的发布信息,请查看 此处 (opens new window)。