Фреймворк Stalactite может быть использован для обучения модели искусственного интеллекта и формирования прогнозов с использованием данных, которые хранятся на различных устройствах и принадлежат разным владельцам.

Фреймворк на языке Python содержит алгоритмы машинного обучения для работы с табличными данными и изображениями в задачах регрессии и классификации, но может применяться и для задачи рекомендаций, отмечают его разработчики. Сетевой уровень Stalactite построен на технологии Protobuf, позволяющей передавать данные без синхронизации.

Фреймворк был представлен специалистами из Лаборатории искусственного интеллекта «Сбера» и исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» Университета ИТМО на конференции по рекомендательным системам RecSys в октябре 2024 года. Доступен как открытое ПО.

Репозиторий на GitHub

• Смотреть