redco

一键自动化分布式训练推理，轻松搞定联邦学习与隐私保护

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 6 🐛 待处理 1 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 69
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，Apache-2.0 许可证，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

redco 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队tanyuqian
官网地址https://tanyuqian.github.io/redco
GitHubhttps://github.com/tanyuqian/redco
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，需自行部署使用。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型differential-privacy,diffusion-models,distributed-training,fedavg,federated-learning,flan-t5-xxl,gemma,image-captioning,jax,large-language-models,llama,maml,meta-learning,mixed-precision,mlsys,model-parallelism,ppo,reinforcement-learning,seq2seq,stable-diffusion
GitHub 星标★ 69
上线时间2022-12-19 00:00:00
代码更新2024-12-09
仓库体积11.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

RedCoast是一个轻量级工具，旨在自动化分布式训练和推理流程，特别针对大语言模型和扩散模型。它解决了在联邦学习、差分隐私等场景下，多机多卡环境配置复杂、代码冗余的问题。核心能力包括：支持FedAvg联邦学习算法、集成差分隐私保护、兼容Flan-T5-XXL和Gemma等主流模型，以及图像描述生成任务。RedCoast通过简洁的API抽象，让研究者无需深入分布式系统细节即可快速扩展训练规模，并已在NAACL和NeurIPS相关会议获得认可。项目仍处于早期阶段，但提供了清晰的模块化设计，适合学术实验和中小规模生产部署。

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 ★ 69

核心亮点

  • 轻量级API设计，降低分布式训练上手门槛
  • 原生支持联邦学习和差分隐私，隐私保护开箱即用
  • 兼容多类主流模型（Flan-T5、Gemma、扩散模型），场景覆盖广

不足之处

  • GitHub星标仅69，社区活跃度和生态成熟度不足
  • 文档和示例相对有限，新用户可能需要自行摸索

适用场景

  • 学术研究中快速搭建分布式大模型训练环境
  • 跨机构联邦学习场景下的模型协同训练
  • 需要差分隐私保护的图像生成或文本生成任务

替代项目

Hugging Face Accelerate、Ray、PyTorch Distributed

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