阿里巴巴达摩院发布新型联邦学习框架FederatedScope
宋妤
2022-05-05 12:24
5月5日消息,据天下网商消息,今日,阿里巴巴达摩院发布新型联邦学习框架FederatedScope,该框架支持大规模、高效率的联邦学习异步训练,能兼容不同设备运行环境,且提供丰富功能模块,大幅降低了隐私保护计算技术开发与部署难度。目前,该框架现已面向全球开发者开源。
据悉,为解决“在保障用户数据隐私的同时提供高质量连通服务”等问题,达摩院智能计算实验室研发了新型联邦学习框架FederatedScope,该框架使用事件驱动的编程范式来构建联邦学习,即将联邦学习看成是参与方之间收发消息的过程,通过定义消息类型以及处理消息的行为来描述联邦学习过程。通过这一方式,FederatedScope实现了支持在丰富应用场景中进行大规模、高效率的联邦学习异步训练。
同时,达摩院团队对FederatedScope训练模块进行抽象,使其不依赖特定的深度学习后端,能兼容PyTorch、Tensorflow等不同设备运行环境,大幅降低了联邦学习在科研与实际应用中的开发难度和成本。
另外,为进一步适应不同应用场景,FederatedScope还集成了多种功能模块,包括自动调参、隐私保护、性能监控、端模型个性化等。FederatedScope支持开发者通过配置文件便捷地调用集成模块,方便快速入门;也允许通过注册的方式添加新的算法实现并调用,支持定制化及深度开发。
达摩院智能计算实验室隐私保护计算团队负责人丁博麟表示,数据已成为重要的生产要素,而隐私保护计算是保障这一要素发挥作用的关键技术。通过开源最新联邦学习框架,我们希望促进隐私保护计算在研究和生产中的广泛应用,让医药研发、政务互通、人机交互等数据密集领域更安全、更顺畅地发展。
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