Xuefen
Hi, shaoxiong~ I've read your code, it's nice, but I still cannot figure out this line in your Readme.md: "The scripts will be slow without the implementation of parallel computing."...
Your experimental results make sense. In Non-iid scenario, too much local training does harm to the generalization of the global model of FedAvg.
> Hi! We have released GGUF versions of the models and look forward to someone giving it a try :) > > https://huggingface.co/xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-gguf Oh Thank you Grla : ) I...
Thank you for your quick response after the May Day holidy 👍🏻 I'll have a look!
Hi friend, I guess you may consider switching a lower learning rate when conducting your SFT.
> 您好！请问您遇到这个问题了吗？ > Traceback (most recent call last): > File "train_multi.py", line 188, in > main() > File "train_multi.py", line 163, in main > crypten.init() > File "/mnt/DataDisk/conda/envs/syft/lib/python3.7/site-packages/crypten/**init**.py", line 20,...
> 关于问题一，是crypten版本的问题，通过pip安装的crypten 0.1版本的确没有`MPCTensor.rand`这个方法，通过源码安装crypten（master分支）的话是有的。如果不想通过源码安装crypten，可以使用`crypten.mpc.rand`来代替。generator是有manual_seed方法的，这个也许是IDE的提示问题？ > > 关于问题二，这个只是IDE的提示，应该不是报错？ > > 关于问题三，也是crypten版本的问题，通过pip安装的crypten 0.1版本的确没有`BCEWithLogitsLoss`这个方法，通过源码安装crypten（master分支）的话是有的。如果不想通过源码安装crypten，可以修改这一行为`mpc_loss = crypten.nn.BCELoss()`，同时修改`MLP`模型，在最后添加一个`Sigmoid`层，达到同样的效果。 您好，我遇到了同样的这一系列问题，但我个人在探索的时候卡在了最后一步。crypten不支持Sigmoid调用，所以把torch的模型放到crypten的模型是会报错的，是不是只能下载源码的crypten模块了呢？如果可以的话，可以教一下我怎么去下载源码并且放在服务器上吗？
> 谢谢，问题已经得到解决~ 请问您是采用下载源码的方式解决的吗
> > 您好！请问您遇到这个问题了吗？ > > Traceback (most recent call last): > > File "train_multi.py", line 188, in > > main() > > File "train_multi.py", line 163, in main > >...
> > > 谢谢，问题已经得到解决~ > > > > > > 请问您是采用下载源码的方式解决的吗 > > > > 是的，需要下载github上的源码然后解压CrypTen-master > > `cd /home/qingqing/PycharmProjects/CrypTen-master > > python setup.py install` > > 之后每次运行的时候我都是先setup一下再转去要运行的train_multi.py运行 谢谢！非常感激！