iFLearner — мощный и лёгкий фреймворк для федеративного обучения

iFLearner представляет собой фреймворк для федеративного обучения, который обеспечивает безопасную вычислительную среду на основе защиты конфиденциальности данных. Он предназначен в основном для федеративного моделирования в сценариях глубокого обучения.

Его уровень безопасности поддерживает различные технологии шифрования, такие как гомоморфное шифрование, секретное разделение и дифференциальная конфиденциальность. Уровень алгоритмов поддерживает различные модели глубоких нейронных сетей и основные фреймворки, такие как Tensorflow, Mxnet и Pytorch.

Архитектура Дизайн iFLearner основан на нескольких принципах:

• Механизм, управляемый событиями: использование парадигмы программирования, управляемой событиями, для создания федеративного обучения. Это означает рассмотрение федеративного обучения как процесса отправки и получения сообщений между участниками и описание процесса федеративного обучения путём определения типов сообщений и поведения при обработке сообщений.
• Абстракция обучающей среды: абстрагирование бэкэнда глубокого обучения, совместимого с поддержкой различных типов фреймворков, таких как Tensorflow и Pytorch.
• Высокая масштабируемость: модульный дизайн, позволяющий пользователям настраивать стратегии агрегации, модули шифрования и алгоритмы поддержки в различных сценариях.
• Лёгкость и простота: фреймворк находится на уровне библиотеки, достаточно лёгок, и пользователи могут легко преобразовать свои алгоритмы глубокого обучения в алгоритмы федеративного обучения.

Документация iFLeaner доступна по ссылке: https://iflytek.github.io/iflearner/. Она включает разделы об установке, быстром старте (для TensorFlow, PyTorch, MXNet, Keras, DP-Opacus и SMPC), руководстве для участников и часто задаваемых вопросах. Также есть раздел о лицензии Apache License 2.0.