MedPerf (共2篇)

MedPerf 集成 Apache Airflow,提升联邦临床研究数据准备体验

MLCommons 医疗工作组通过 MedPerf 开源平台推进医疗 AI/ML 模型的真实世界基准测试与评估。最新集成 Apache Airflow,大幅简化联邦临床研究中的数据准备管道的分发、编排与监控。针对以往单容器方法带来的错误、调试难题及可扩展性不足等问题,新方案将多个容器串联成工作流,支持模块化复用、WebUI 监控与错误恢复。非技术用户只需 YAML 文件即可构建管道,自动转换为 Airflow DAG。FL-PoST 研究已投入生产,保障数据隐私并提升协作效率。欢迎社区探索与贡献。

MLC MedPerf Apache Airflow
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MedPerf 新增 WebUI 功能,提升隐私保护基准测试体验

MLCommons 旗下开源平台 MedPerf 近日推出 WebUI 支持,用户无需本地安装即可通过浏览器轻松运行隐私保护的机器学习基准测试。新功能集成了 SGLang 等后端,简化了模型评估流程,支持多种任务如图像分类和 NLP。WebUI 提供直观界面,实时显示 Elo Rating 等关键指标,帮助开发者快速比较模型性能。该更新标志着 MedPerf 向更易用方向迈进,助力联邦学习和隐私计算领域发展。(128字)