Mubashir42884/Differential-Privacy-with-PyTorch-Opacus
GitHub: Mubashir42884/Differential-Privacy-with-PyTorch-Opacus
该项目是一套基于 PyTorch Opacus 的差分隐私机器学习渐进式教程与实践集合，涵盖从基础 DP-SGD 训练到 LLM 隐私微调与对齐的完整学习路径。
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# 使用 PyTorch Opacus 实现差分隐私
本仓库记录了使用 PyTorch Opacus 实现差分隐私（DP）的渐进式学习历程与实践。最终目标是掌握 DP-SGD 和先进的隐私保护机器学习技术，以支持当前的研究以及我的 _HealCyD（医疗保健、网络安全、数据隐私）_ 研究框架。
## 🗂️ 仓库结构
### 核心骨架
```
/Differential-Privacy-with-PyTorch-Opacus
├── Tutorials/ # Progressive Opacus learning notebooks
│ ├── data/ # Datasets used across the tutorials
│ ├── content/ # Attachments, images, and supplementary resources
│ ├── documents/ # Cheat sheets, DP-SGD theory, and notes
│ ├── 00_notebook.ipynb
│ ├── 01_notebook.ipynb
│ └── ... # (All the tutorial notebooks)
├── Projects/ # Applied bridging projects
│ └── Deep_RL_Mini_Project/ # End-of-term Deep RL project
│ ├── data/
│ ├── src/
│ └── notebooks/
├── Specialization/ # HealCyD framework and Medical AI focus
│ ├── HF_Base_Models/ # Workflows for Hugging Face (e.g., Llama-3-8B)
│ ├── Private_Finetuning/ # Parameter-efficient techniques (DP-LoRA)
│ └── Alignment/ # DP-RLHF and PPO stage implementations
├── requirements.txt # opacus, torch, transformers, etc.
├── README.md # Repository roadmap and objectives
└── .gitignore
```
### 1. 教程
本目录包含了一系列循序渐进的 Jupyter Notebook (`.ipynb`)，旨在建立从基础到进阶的 Opacus 知识。每个 Notebook 都具有重点突出、模块化的特点，适合进行 10-15 分钟的短时学习。
* **`data/`**：教程中使用的数据集。
* **`content/`**：Notebook 的附件、图像和补充资源。
* **`documents/`**：备忘单、DP-SGD 的理论笔记以及官方文档摘要。
#### 🗺️ 教程路线图（进行中）
* `00. Opacus Fundamentals - Concepts and Privacy Engine.ipynb`（✅ 已完成）
* `01. Opacus Fundamentals - DP-SGD and Hyperparameters.ipynb`（✅ 已完成）
* `02. Opacus Fundamentals - Model Compatibility and ModuleValidator.ipynb`（✅ 已完成）
* `03. Opacus in Action - End-to-End Image Classification.ipynb`（✅ 已完成）
* `04. Opacus Advanced - Handling Memory Bottleneck.ipynb`（✅ 已完成）
* `05. Opacus Advanced - Custom Layers and Grad Samplers.ipynb`（✅ 已完成）
* `06. Opacus Advanced - Accounting (RDP vs PRV) and Budgeting.ipynb`（✅ 已完成）
### 2. 项目
包含在学习阶段构建的应用项目，旨在弥合独立教程与完整规模实现之间的差距。这里将存放 Deep RL 小型项目以及其他中间里程碑。
### 3. 专项研究
专注于差分隐私与大语言模型（LLM）的交叉领域，作为保护医疗 AI 系统安全的技术基础。
* **医疗 LLMs**：特定领域模型的训练与对齐。
* **DP-RLHF 与 PPO 阶段**：将严格的隐私约束应用于基于人类反馈的强化学习（RLHF）。
* **Hugging Face 集成**：针对 Llama-3-8B 等基础模型的工作流。
* **隐私微调**：参数高效的隐私微调技术（例如 DP-LoRA）。
标签：Apex, NoSQL, Opacus, PyTorch, 凭据扫描, 医疗AI, 大语言模型微调, 差分隐私, 强化学习, 机器学习, 逆向工具