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1
- import streamlit as st
2
- import matplotlib.pyplot as plt
3
- import networkx as nx
4
-
5
-
6
- st.set_page_config(page_title="APRENDIZADO FEDERADO PARA PREVISÃO DE DEMANDA ENERGÉTICA", page_icon=":bar_chart:", layout="wide", initial_sidebar_state="auto")
7
-
8
- st.markdown("<h2 style='text-align: center;'>FL com Flower </h2>", unsafe_allow_html=True)
9
- st.sidebar.image("images/logo_inmetro.jpg", width=200)
10
- st.sidebar.title("FL Inmetro")
11
-
12
- secao = st.sidebar.radio("Ir para:", ["🏠 Início", "📚 Artigos", "ℹ️ Sobre"])
13
-
14
- if secao == "🏠 Início":
15
-
16
- intro, agregamentos, clients_server,FL,sainda, integracao_rpi = st.tabs(['Introducão', 'Métodos de Agregação',
17
- 'Criando o Cliente e Servidor', 'Modelo', 'Saida', 'Integração com RPI'])
18
-
19
- with intro:
20
-
21
- st.title("Aprendizado Federado")
22
-
23
- col1, col2 = st.columns(2)
24
-
25
- with col1:
26
- # Introdução
27
-
28
- st.markdown("""
29
- Este projeto explora o aprendizado federado utilizando o **Flower**.
30
- Os principais passos incluem:
31
- - Criar código básico de FL com Flower
32
- - Configurar clientes e servidor
33
- - Testar na base CIFAR-10
34
- """)
35
-
36
- with col2:
37
- # Criando um fluxograma do processo
38
- st.markdown("""
39
- 1. **Aprender FL com Flower**: Estudo e configuração inicial.
40
- 2. **Criar Clientes e Servidor**: Implementação prática do FL.
41
- 3. **Testar na base CIFAR-10**: Avaliação do modelo treinado.
42
- 4. **Analisar Resultados**: Verificação do desempenho do modelo.
43
- """)
44
- with agregamentos:
45
- col1, col2 = st.columns(2)
46
- with col1:
47
- st.subheader(
48
- """
49
- Federated Averaging (FedAvg)
50
- """
51
- )
52
- st.image("./images/fedavg.png")
53
- st.markdown("[McMaham et al. 2023. Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data](https://arxiv.org/pdf/1602.05629)")
54
-
55
- st.markdown("""
56
- - Normalmente, a taxa de convergência do FEDAVG piora com a heterogeneidade do cliente.
57
- -
58
- """)
59
- with col2:
60
- st.subheader("FedAdagrad, FedYogi, FedAdam")
61
- st.image('./images/FedAdaGrad-Yogi-Adam.png')
62
- st.markdown("[Reddi et al. DAPTIVE FEDERATED OPTIMIZATION](https://arxiv.org/pdf/2003.00295)")
63
-
64
-
65
-
66
- with clients_server:
67
- st.subheader("1. Criar Código de FL com Flower")
68
- st.code("""
69
- import flwr as fl
70
- import tensorflow as tf
71
-
72
- # Definição do modelo e cliente FLwr
73
- class Client(fl.client.NumPyClient):
74
- def get_parameters(self, config):
75
- return model.get_weights()
76
- def fit(self, parameters, config):
77
- model.set_weights(parameters)
78
- model.fit(X_train, y_train, epochs=1)
79
- return model.get_weights(), len(X_train), {}
80
-
81
- fl.client.start_numpy_client(server_address="127.0.0.1:8080", client=Client())
82
- """, language='python')
83
-
84
- st.subheader("2. Criar e Gerenciar Clientes e Servidor")
85
- st.code("""
86
- # Servidor FLwr
87
- import flwr as fl
88
- fl.server.start_server(config=fl.server.ServerConfig(num_rounds=3))
89
- """, language='python')
90
-
91
- st.subheader("3. Testar na Base CIFAR-10")
92
- st.markdown("Carregando e treinando modelo na base CIFAR-10...")
93
-
94
- if secao == "ℹ️ Sobre":
95
- st.markdown(
96
- """
97
- Este é um projeto para previsão de demanda de combustível utilizando aprendizado federado.
98
- Integrantes:
99
- - João
100
- - Erick
101
- - José Wilson
102
- """
103
- )
104
- if secao == "📚 Artigos":
105
- st.markdown(
106
- """
107
- ### Referências
108
- - FedAVG
109
-
110
- [McMaham et al. 2023. Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data](https://arxiv.org/pdf/1602.05629)
111
-
112
- - ADAGRAD, ADAM, YOGI
113
-
114
- [Reddi et al. DAPTIVE FEDERATED OPTIMIZATION](https://arxiv.org/pdf/2003.00295)
115
- """
116
- )