WeFe(WeLabFederatedLearning)是Welab汇立集团子公司天冕科技发起的开源项目，为联邦学习生态系统提供了一套好用的可靠的安全计算框架。
WeFe是基于联邦机器学习技术的可视化分布式建模平台，可以充分保护各方用户数据安全，打破数据孤岛；支持企业按照具体的建模场景，沟通并匹配其他联邦成员，在明文数据不出库的前提下，共同完成联邦模型的训练与构建，帮助建模人员快速搭建联邦学习任务（横向联邦、纵向联邦、纵横向混合联邦等）。
项目特点混合联邦，纵向联邦学习与横向联邦学习结合的行业解决方案；使用联盟链作为联邦中心存证共享方案；支持流程可视化，托拉拽编辑流程的交互形式；基于函数计算与云存储对象实现动态资源拓展方案；支持GPU加速同态加密运算（实验室）。联邦学习算法WeFe目前支持的联邦学习算法：横向联邦、纵向联邦、混合联邦、深度学习。基于FATE，改进并新增了相关算法，算法细节请参考Kernel模块文档 kernel/README.md。系统架构WeFe系统由两大模块union与member组成；member是WeFe联邦学习平台中进行联邦建模的最小成员单位；union是一个去中心化的公共服务平台，存储了联邦中的可公开信息并提供给联邦中的member访问。模块详情：union模块，详见 union/README.md；member模块，详见 README_MEMBER.md。
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