隐语SML0.1.0版本发布！SPU开源机器学习Python算法库

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Github 地址： https://github.com/secretflow/sml

我们很高兴地宣布，隐语 SML 0.1.0 版本正式发布！

SML 库目前支持约数十种核心算法，涵盖了机器学习的主要领域，如监督学习（线性模型、支持向量机等）、无监督学习（KMeans聚类算法，PCA等降维算法）、数据预处理（标准化、特征选择等）、模型评估（各种分类、回归指标）。

版本链接：https://pypi.org/project/sf-sml/#history

什么是 SML？

SML 是一个基于 Python 的机器学习模块，它利用 JAX 实现算法，并借助 SPU (SecretFlow Processing Unit) 的能力进行安全的训练和推理。

专注于隐私保护机器学习场景，致力于构建一个安全版本的 scikit-learn。

为什么需要一个"隐私版 scikit-learn"？

scikit-learn 是事实上的传统机器学习标准库，但它有一个前提假设：

数据集中在一处
运行在 NumPy / SciPy 的中心化计算环境中
不考虑多方协作与数据隐私

而在真实世界中，越来越多场景是：

数据分散在多方
原始数据不能共享
合规要求高（金融、医疗、政企等）

直接将 scikit-learn 的实现"翻译"为 MPC 版本，会遇到一些问题：

浮点数在 MPC 下精度和性能不可控
大量 CPU 友好算子并不适合安全计算
简单移植会导致效率极低，无法落地

SML 的愿景是建立一个通用的隐私保护机器学习 (PPML) 库，旨在成为安全版本的 scikit-learn

支持的算法

在首个开源版本中，SML 已支持数十种核心算法，覆盖传统机器学习的主要领域：

监督学习

线性模型（Logistic / Ridge / GLM 等）
支持向量机（SVC）
KNN
Gaussian Naive Bayes
决策树（基于 GTree 的 MPC 实现）
集成模型：Random Forest、AdaBoost

无监督学习与降维

KMeans 聚类
PCA（多种实现方式：power iteration、Jacobi、RSVD）
NMF
T-SNE
ISOMAP、Spectral Embedding 等流形学习方法

数据预处理

标准化 / 归一化（MinMax、Standard、Robust 等）
OneHotEncoder、KBinsDiscretizer
QuantileTransformer
LabelBinarizer 等

模型评估指标

分类指标：accuracy、precision、recall、f1、roc_auc 等
回归指标：MSE、R²、explained variance
GLM 专用评估指标（Poisson / Gamma / Tweedie）

所有算法均围绕 MPC 场景下的安全性、精度与性能进行实现与权衡。

从 SPU 子模块到独立 Python 库

SML 最初是 SPU 库的一部分，随着算法数量增加和使用场景清晰，我们决定将其独立拆分为一个单独的 Python 包：

更清晰的定位：隐私保护机器学习算法库
更友好的使用方式：Python 原生 API
更利于社区共建与持续演进

快速开始

你可以通过 PyPI 快速体验 SML：

复制代码

pip install sf-sml

从源代码安装

复制代码

git clone https://github.com/secretflow/sml.git
cd sml
pip install -e .

安装完成后，您可以运行任何测试，例如：

复制代码

# run single unit test
pytest tests/cluster/kmeans_test.py  # run kmeans simulation

# run all unit tests
pytest tests

# run single emulation test
python emulations/run_emulations.py --module emulations.cluster.kmeans_emul  # run kmeans emulation

# run all emulations
python emulations/run_emulations.py

# list all available emulations
python emulations/run_emulations.py --list-only

加入社区，一起共建生态

SML 是 SecretFlow 开源生态的重要组成部分。

我们期待与你一起探索隐私计算时代的机器学习新范式：

贡献算法与实现
优化性能与数值稳定性
参与设计讨论与 Issue 反馈
分享真实应用场景

未来我们将持续推进：

算法覆盖与稳定性增强
API 设计持续对齐 scikit-learn 使用习惯
更完善的文档、示例与最佳实践
与 SecretFlow / SPU / SCQL 的深度协同