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DISCO是一个基于浏览器的平台，允许非技术用户在不共享任何私人数据的情况下，协作训练机器学习模型。它利用了联邦学习和去中心化学习，使得多个数据所有者能够合作构建机器学习模型，而无需共享原始数据。该项目完全使用Javascript/Typescript编写，运行在浏览器中，通过TensorFlow.js执行深度学习任务和模型架构。

问题一：如何开始使用DISCO项目？

问题描述： 新手用户可能不清楚如何开始使用DISCO项目，包括如何安装和运行。

解决步骤：

1. 确保您的系统中已安装Node.js和npm（Node.js包管理器）。
2. 克隆项目到本地环境：

3. 进入项目目录：

4. 安装项目依赖：

5. 运行项目：

6. 在浏览器中访问，即可开始使用。

问题二：如何在DISCO中创建和训练模型？

问题描述： 新手用户可能不清楚如何在DISCO中创建和训练模型。

解决步骤：

1. 在浏览器中打开DISCO平台的URL（通常是）。
2. 创建一个新项目，根据向导填写必要的项目信息。
3. 选择或上传数据集，确保数据格式符合DISCO的要求。
4. 选择或配置模型架构，根据您的需求调整模型的参数。
5. 点击“训练”按钮开始训练模型。
6. 训练过程中，可以在界面上实时查看模型训练状态和进度。

问题三：如何处理在训练过程中遇到的问题？

问题描述： 在训练模型的过程中，用户可能会遇到各种问题，如模型训练失败、性能不佳等。

解决步骤：

1. 如果模型训练失败，首先检查错误信息，确定问题的具体原因。
2. 确认数据集是否正确加载，数据格式是否正确。
3. 检查模型配置是否有误，如学习率、批次大小等参数是否合理。
4. 如果模型性能不佳，尝试调整模型架构或参数。
5. 可以在项目的GitHub Issues页面（https://github.com/epfml/disco.git/issues）中搜索类似问题，查看是否有现成的解决方案。
6. 如果问题无法解决，可以在GitHub Issues页面创建一个新issue，详细描述问题，以便社区成员或开发者提供帮助。