PaddleDTX 1.0.0 中文文档

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .epub
• 来源: paddledtx.readthedocs.io

摘要

PaddleDTX 1.0.0是一款专注于分布式机器学习的解决方案，旨在解决海量隐私数据的安全存储和多方数据交换问题。其核心组件包括多方安全计算框架、去中心化存储网络和区块链网络，确保数据在存储和计算过程中的隐私性和可信性。PaddleDTX支持横向和纵向联邦学习算法，已集成多元线性回归和多元逻辑回归，同时计划扩展更多机器学习算法和功能。其架构由计算需求方、任务执行节点、数据持有节点、存储节点和区块链节点组成，保证了全链路可信性，辅助各方机构部署服务节点，构建去中心化可信网络。

AI总结

《PaddleDTX 1.0.0 中文文档》总结如下：

PaddleDTX是一个基于去中心化存储的分布式机器学习解决方案，专注于解决海量隐私数据的安全存储和多方数据交换问题，助力数据协作建模，以实现数据的最大价值。其核心目标是突破数据孤岛，实现数据联合建模。

主要特点包括：
1. 支持多方安全计算框架，集成多种联邦学习算法（如纵向联邦学习）。
2. 提供可信联邦学习，确保数据和模型的隐私性与可信性。
3. 支持去中心化存储，实现无上限数据纳管和高效存储管理。
4. 支持故障容错和防作弊机制，保障数据和计算的安全性。

架构概览：
PaddleDTX由多方安全计算网络、去中心化存储网络和区块链网络构成，形成一个可信的分布式生态系统。多方安全计算网络支持多个学习过程并行运行，集成联邦学习算法。去中心化存储网络支持高敏感数据的安全存储和管理。区块链网络为任务广播、节点治理和副本保持提供智能合约支持。

功能与使用：
1. **数据隐私保护**：通过加法同态算法（如Paillier）和ACL技术，保障数据隐私。
2. **机器学习算法**：目前已开源纵向联邦学习算法（多元线性回归和多元逻辑回归）。
3. **可信联邦学习**：分为训练过程和预测过程，通过区块链网络发布任务并验证数据使用权。
4. **案例应用**：提供线性回归和逻辑回归算法测试案例，验证模型的准确性和有效性。例如，鸢尾花品种分类模型在测试集上的准确率为100%。

部署架构：
PaddleDTX的部署架构主要包含以下节点：
- **计算需求方(Requester)**：发布计算任务，获取结果并验证可信性。
- **任务执行节点(Executor Node)**：执行任务并返回结果。
- **数据持有节点**：提供数据并验证数据使用权。
- **存储节点**：负责数据的存储和管理。
- **区块链节点**：支持任务广播、节点治理和副本管理。

快速安装：
用户可以通过Docker和Docker Compose快速部署PaddleDTX测试网络，官方提供了相关脚本和依赖环境要求。

正在开发的功能：
1. 支持更多机器学习算法（如神经网络、决策树）及其分布式改造。
2. 支持横向联邦学习算法。
3. 提供联邦学习训练参数评估能力（如交叉验证）。
4. 优化加法同态算法性能。
5. 支持去中心化存储的负载均衡策略。

总结：
PaddleDTX是一个高效、安全且可扩展的分布式机器学习框架，适用于多方数据协作场景，具有广阔的应用前景。