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基于PaddlePaddle的隐私保护深度学习包，提供隐私保护功能以支持安全的深度学习模型训练与推理。

下载次数: 0状态：社区镜像维护者：paddlepaddle仓库类型：镜像最近更新：4 年前

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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

基于PaddlePaddle的隐私保护深度学习镜像

镜像概述

本镜像为基于PaddlePaddle框架的隐私保护深度学习工具包，旨在提供安全可靠的深度学习模型训练与推理能力，同时确保数据隐私不被泄露。通过集成隐私保护技术，该镜像支持在敏感数据场景下进行模型开发，无需暴露原始数据即可完成模型训练与应用。

核心功能与特性

隐私保护技术集成：支持联邦学习、差分隐私等主流隐私保护机制，有效防止数据泄露
PaddlePaddle生态兼容：无缝对接PaddlePaddle深度学习框架，支持现有Paddle模型的隐私保护改造
安全训练流程：提供端到端的隐私保护训练流程，包括数据加密、安全聚合、模型验证等环节
易用性设计：简化隐私保护参数配置，降低隐私深度学习技术的使用门槛
跨场景适配：支持单机训练、分布式训练等多种部署模式，满足不同规模的应用需求

使用场景与适用范围

数据建模：在保护患者隐私的前提下，利用数据训练疾病预测模型
风控分析：基于隐私保护技术构建信用评估模型，避免敏感数据泄露
多机构协作建模：支持跨机构数据联合训练，无需共享原始数据即可共同构建模型
个人数据应用：在用户设备端进行本地模型训练，保护个人数据所有权

使用方法与配置说明

镜像拉取

bash
docker pull [镜像仓库地址]/paddle-privacy:latest

基础运行命令

bash
docker run -it --rm \
  -v /本地数据目录:/app/data \
  -v /本地模型目录:/app/models \
  [镜像仓库地址]/paddle-privacy:latest \
  python train.py --data_path /app/data --model_save_path /app/models

核心配置参数

参数名	描述	默认值
`--privacy_tech`	隐私保护技术类型，支持`federated`(联邦学习)、`dp`(差分隐私)	`federated`
`--epsilon`	差分隐私参数ε，值越小隐私保护强度越高	1.0
`--num_clients`	联邦学习客户端数量	3
`--rounds`	联邦学习训练轮次	10
`--learning_rate`	模型学习率	0.001

环境变量配置

环境变量	描述	示例值
`LOG_LEVEL`	日志级别，支持`DEBUG`/`INFO`/`WARNING`/`ERROR`	`INFO`
`CUDA_VISIBLE_DEVICES`	指定GPU设备，为空则使用CPU	`0,1`
`MAX_TRAIN_EPOCHS`	最大训练轮数	50

Docker Compose示例

yaml
version: '3'
services:
  paddle-privacy:
    image: [镜像仓库地址]/paddle-privacy:latest
    volumes:
      - ./data:/app/data
      - ./models:/app/models
    environment:
      - LOG_LEVEL=INFO
      - CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
    command: >
      python train.py
      --privacy_tech federated
      --num_clients 5
      --rounds 20
      --data_path /app/data/train_data
      --model_save_path /app/models/federated_model

注意事项

使用差分隐私时，需根据数据敏感度调整epsilon参数，平衡模型性能与隐私保护强度
联邦学习模式下，确保各客户端数据分布相对均衡，以提高模型收敛效率
敏感数据建议通过加密方式挂载到容器，避免数据在宿主机与容器间明文传输
大规模训练建议配置GPU资源，并通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定可用设备

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 paddlefl 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/paddlepaddle/paddlefl:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull paddlepaddle/paddlefl:<标签>

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