OpenFL：无需共享数据即可训练机器学习模型

Open Federated Learning (OpenFL) 是一个用于联邦学习的 Python 库，它使组织能够在不共享敏感信息的情况下协作训练模型。

在这篇博文中，我们将介绍 OpenFL 的主要功能，讨论为什么它是希望利用分布式计算能力的数据科学家的可靠选择，以及您如何参与其中。

OpenFL 由英特尔开发和托管，Linux 基金会和 AI & Data Foundation 技术咨询委员会已于 2023 年 3 月接受其作为孵化项目。

联邦学习的工作原理

联邦学习是一种机器学习方法，允许跨不同位置或设备共享数据，同时保持数据的安全和隐私。这意味着可以在用户设备上训练模型，而无需将其数据发送到中央服务器。

OpenFL 提供了一种有效的方式来实现联邦学习模型。它支持低延迟的分布式计算，并针对资源受限的设备进行了优化。通过使用 OpenFL，研究人员可以轻松构建安全且私密的模型，同时仍然能够利用分布式计算的能力。

有关真实世界的示例，请阅读此案例研究，其中英特尔实验室与 71 个国际医疗保健和研究机构合作，训练 AI 模型以识别脑肿瘤。该项目证明了将脑肿瘤检测率提高 33% 的能力。观看下面的视频，了解与前沿发展实验室或 FDL（NASA、SETI 研究所和 Trillium Technologies 之间的公私合作伙伴关系）合作的详细信息。

去中心化边缘

去中心化边缘允许跨不同位置或设备共享数据，同时保持数据的安全和隐私。这意味着数据可以存储在用户设备上，而无需将其发送到中央服务器。 OpenFL 提供了一种有效的方式来实现去中心化边缘解决方案。它支持低延迟的分布式计算，并针对资源受限的设备进行了优化。

OpenFL 组件
以下是核心组件的概述

Director（主管）：主管在 OpenFL 中扮演核心角色，充当核心要素。它负责协调联邦学习过程，包括处理参与者之间的通信、聚合模型更新以及评估模型的性能。

Envoy（信使）：每个参与者的设备都运行一个名为“信使”的轻量级组件。它负责收集本地数据、与主管通信以及向模型发送更新。

Frontend API（前端 API）：为了方便与 OpenFL 交互，前端 API 提供了一个带有用户友好界面的 Python 库。它简化了联邦学习实验的设置和管理，使用户无需处理复杂的协议细节。

Plugins（插件）：OpenFL 优先考虑灵活性和可扩展性，插件在这方面起着至关重要的作用。它们使新功能能够集成到 OpenFL 中，例如支持各种深度学习框架或整合额外的安全机制。

Utilities（实用程序）：OpenFL 还提供了一系列实用程序，包括数据集拆分器和专门为联邦学习实验设计的调试工具。

这些只是 OpenFL 的一些核心组件。有关更多详细信息，请参阅 OpenFL 文档。

OpenFL 可以为您做什么

首先，它是一个灵活、可扩展且开源的框架，可用于训练机器学习模型，而无需共享敏感数据。它还与各种机器学习框架兼容，包括 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn。

以下是关于 OpenFL 可以做些什么的具体说明

• 在敏感数据上训练模型，而无需共享数据。 如果您的数据受隐私法规约束，例如医疗数据或财务数据，OpenFL 将保持其私密性。
• 构建更准确的模型。 联邦学习可以通过利用不同组织持有的数据的多样性来帮助提高机器学习模型的准确性。
• 扩展机器学习模型。 您可以使用它来训练比传统方法规模大得多的机器学习模型，这可以带来更准确和更强大的模型。
• 降低训练机器学习模型的成本。 它可以帮助降低训练机器学习模型的成本，因为它无需将数据移动到中央位置。

参与进来

准备好使用 OpenFL 做更多事情了吗？以下是一些资源

• GitHub OpenFL（如果您已经是专家，请尝试解决一些问题，特别是那些标记为“good first issue”的问题。）
• 尝试更多 教程
• 阅读这篇 博客文章，了解如何使用 OpenFL 训练模型
• 查看 在线文档 以启动您的第一个联邦。
• 参加虚拟社区会议，这是日历，其中包含多个地区的时区。
• 看看这个 演示

图片由 Iulia Evtodiev 在 Unsplash 上拍摄