劳伦斯·詹格（Lawrence Jengar）
3月24日，2025年12:45
发现花和Nvidia Flare的整合如何改变联盟的学习景观，将用户友好的工具与工业级的运行时结合起来，以进行无缝部署。
联邦学习（FL）景观正在通过两个主要的开源系统的整合：Flower和Nvidia flare的整合，目睹了重大的进步。这项合作旨在通过将Flower的用户友好设计与Flare的强大生产的运行时环境合并来增强FL生态系统。
花和Nvidia耀斑：强大的组合
Flower已将自己确立为FL景观中的关键工具，为研究人员和开发人员提供了一种统一的方法来设计，分析和评估FL应用。它拥有一系列综合的策略和算法，这些策略和算法促进了学术界和工业蓬勃发展的社区。
相反，Nvidia Flare是针对生产级应用量身定制的，它提供了强调可靠性和可扩展性的企业就绪运行时环境。通过专注于强大的基础设施，Flare确保FL部署可以无缝满足现实世界的需求。
整合利益
这两个框架的合并允许使用Flower开发的应用程序可以在火炬运行时生产运行，而无需修改代码。这种集成通过将Flower广泛采用的设计工具和API与Flare的工业级运行时相结合，从而简化了部署管道。结果是无缝，高效且高度可访问的FL工作流程，使研究创新具有生产准备。
此集成的关键好处包括轻松的供应，自定义代码部署，经过测试的实现，增强的安全性，可靠的通信，协议灵活性，点对点通信和多乔布效率。这种集成不仅简化了部署过程，还可以增强现实世界中FL部署的可用性和可伸缩性。
设计和实施
Flower和Flare都使用GRPC进行通信共享客户/服务器通信体系结构。这种相似性使集成直接。集成过程涉及通过Flare的运行时环境路由Flower的GRPC消息，在不更改原始应用程序代码的情况下保持兼容性和可靠性。
这种设计可确保Flower的超节点和超级链接之间通过Flare进行平稳的通信，从而使超级节点可以独立或在与Flare客户端相同的过程中运行，从而提供了灵活的部署。
确保可重复性
这种整合的关键方面之一是确保功能和结果保持不变。进行的实验表明，完全对齐的训练曲线完全对齐，确认通过火炬的消息路由不会影响结果。这种一致性对于维持训练过程的完整性至关重要。
解锁新的可能性
该集成还可以实现混合功能，例如使用Flare的实验跟踪 SummaryWriter。此功能使研究人员和开发人员可以监视进度，并利用Flare的工业级特征，同时保持花朵的简单性。
总体而言，花和Nvidia耀斑的整合为有效，可扩展和功能丰富的联合学习应用程序开辟了新的途径，可确保可重复性，无缝集成和强大的部署能力。
有关更详细的见解，请阅读NVIDIA博客上的全文。
图像来源：Shutterstock
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