awesome-fm-fl

一网打尽大模型+联邦学习前沿资源,快速入门不迷路

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 8 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 159
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

awesome-fm-fl 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队lishenghui
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型awesome-list,federated-learning,foundation-models
GitHub 星标★ 159
上线时间2024-04-11 00:00:00
代码更新2026-01-21
仓库体积567 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

这是一个精选列表,汇集了关于大型基础模型与联邦学习结合的最新研究进展。它解决了在数据隐私保护下,如何利用分散数据训练或微调大型基础模型的问题。项目整理了相关论文、代码和资源,覆盖了联邦学习在LLM、多模态模型等基础模型上的应用,包括高效微调、隐私保护、通信效率等核心能力,为研究者和工程师提供了快速入门的导航。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 159

核心亮点

  • 精选高质量论文和代码,紧跟最新进展
  • 分类清晰,便于按需查阅不同技术方向
  • 持续更新,社区维护活跃

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 资源列表形式,不提供直接可用的代码实现

适用场景

  • 研究大模型联邦学习方向的学术调研
  • 设计隐私保护的分布式训练方案
  • 寻找联邦学习与大模型结合的落地案例

替代项目

awesome-federated-learning、awesome-llm、Federated Learning Tutorial

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