FedTensor
Entraîner des modèles sur données distribuées sans partager d'informations sensibles.
10+ algorithmes, monitoring temps réel, support PyTorch/TF/Scikit-learn. HIPAA-ready.
1000+
Clients simultanés
10+
Algorithmes
3 lines
Pour commencer
Comment fonctionne l'apprentissage fédéré
Vos données restent où elles sont. Seules les mises à jour circulent.
1. Les données restent locales
Chaque client garde ses données sur site. Aucune donnée brute ne sort.
2. Entraîner localement
Les clients entraînent sur leurs données — uniquement des mises à jour de poids.
3. Agréger en toute sécurité
Le serveur combine les mises à jour — sans jamais voir les données.
4. Le modèle global s'améliore
Après plusieurs tours, le modèle apprend des données de tous — sans que personne ne les partage.
Fonctionnalités de la plateforme
Tout pour l'apprentissage fédéré en production.
Confidentialité dès la conception
Confidentialité différentielle, agrégation sécurisée. Conforme HIPAA et RGPD.
Agrégation hiérarchique
Architecture Orchestrateur → Coordinateurs → Clients pour mise à l'échelle massive.
Surveillance en temps réel
Tableau de bord en direct avec courbes de perte et métriques de précision.
Agnostique au framework
PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn — utilisez votre framework préféré.
10+ algorithmes
FedAvg, FedProx, SCAFFOLD, FedNova, FedBN — choisissez la bonne stratégie.
Docker et Kubernetes
Déploiement en une commande avec Docker Compose ou Helm charts.
Expérience développeur
3 lignes pour fédérer votre modèle
Pas d'API complexes. Importez FedTensor et commencez en minutes.
- Compatible avec tout modèle PyTorch, TF ou Scikit-learn
- Sérialisation et communication automatiques
- Tolérance aux pannes et reconnexion client intégrées
from fedtensor import FederatedClientCas d'utilisation
Où l'apprentissage fédéré a le plus d'impact.
Santé
Entraîner des modèles diagnostiques entre hôpitaux — conforme HIPAA.
Finance
Détection de fraude entre banques sans centraliser les données.
Edge / IoT
Entraîner sur appareil sans envoyer de données au cloud.
Industrie
Maintenance prédictive inter-usines. Chaque usine s'entraîne localement.
NLP et IA générative
Affiner des modèles de langage sur des corpus privés — juridique, médical, gouvernement.
Recherche et académique
Collaborations multi-institutions sans accords de partage de données.
Captures d'écran de la plateforme
Découvrez FedTensor en action.
Tableau de bord — suivi des expériences et progression
Gestion des expériences avec métriques en temps réel
Gestion des clients et suivi du statut
Progression avec courbes de perte et précision
Architecture hiérarchique — orchestrateur, coordinateurs, clients
Configuration des expériences et sélection d'algorithmes
Algorithmes d'agrégation
Déploiement Docker et K8s
SDK client en 3 lignes
Prêt à entraîner l'IA sans partager de données ?
Chercheur, hôpital ou Fortune 500 — FedTensor s'adapte à votre échelle.