乔格·希勒（Joerg Hiller）
2025年4月11日23:56
NVIDIA和META的Pytorch团队通过Nvidia Flare和Executorch向移动设备介绍了Federated Learning。这项合作确保了跨分布式设备跨越隐私的AI模型培训。
Nvidia和Meta的Pytorch团队宣布了一项关键的合作，该合作将联合学习（FL）功能引入移动设备。正如Nvidia的官方博客文章所详述的那样，这一发展利用了Nvidia Flare和Executorch的整合。
联邦学习的进步
开源SDK Nvidia Flare使研究人员能够将机器学习工作流调整为联合的范式，从而确保安全，保护隐私的合作。 Pytorch边缘生态系统一部分的Executorch允许在移动和边缘设备上进行设备推理和培训。这些技术共同使移动设备具有FL功能，同时维护用户数据隐私。
关键特征和好处
集成促进了联合学习的跨设备，利用层次的FL架构有效地管理大规模部署。该体系结构支持数百万个设备，确保可扩展可靠的模型培训，同时保持数据本地化。该协作旨在使Edge AI培训，抽象设备复杂性和简化原型制作民主化。
挑战和解决方案
边缘设备上的联合学习面临挑战，例如有限的计算能力和不同的操作系统。 Nvidia Flare通过层次通信机制解决这些问题，并通过executorch简化了跨平台部署。这确保了分布式设备之间有效的模型更新和聚合。
分层FL系统
分层FL系统涉及树结构的体系结构，服务器协调任务，聚合器路由任务和叶子节点与设备相互作用。该结构优化了工作负载分布并支持高级FL算法，从而确保有效的连接性和数据隐私。
实际应用
潜在的应用包括预测文本，语音识别，智能家庭自动化和自动驾驶。通过利用Edge设备生成的日常数据，尽管连接性挑战和数据异质性，但协作可以强大的AI模型培训。
结论
这项计划标志着将移动应用程序民主化的联合学习民主化，NVIDIA和META的Pytorch团队领先。它为保护隐私，分散的AI开发开发了新的可能性，使大规模的移动联盟学习实用且易于访问。
可以在NVIDIA博客上找到更多的见解和技术细节。
图像来源：Shutterstock
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