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联邦式编排(FO)
在分布式边缘设备之间协调 AI 处理，同时保护数据隐私
复杂度: high工作流编排
30秒速览
- 是什么
- 通过共享权重更新而非原始数据来协调分布式设备上的模型训练，再在中心节点聚合这些更新。
- 何时使用
- 多方数据协作场景中，隐私法规或数据敏感性使得原始数据无法在处理前集中存放。
- 注意
- 设备之间的通信开销和同步延迟往往超过隐私方面的收益；请为可观的延迟和部分设备失联做好准备。
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联邦式编排: 概览
在分布式边缘设备之间协调 AI 处理，同时保护数据隐私
- Decentralized model training
- Privacy-preserving aggregation
- Heterogeneous device coordination
- Bandwidth-efficient communication
- Differential privacy integration
- Fault-tolerant federation
The Agent Architect
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
- Communication‑Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data (McMahan et al., 2017) – FedAvg
- Advances and Open Problems in Federated Learning (Kairouz et al., 2021)arXiv:1912.04977
- Practical Secure Aggregation for Privacy‑Preserving ML (Bonawitz et al., CCS 2017)
- Krum: Byzantine‑tolerant aggregation (Blanchard et al., NeurIPS 2017)
- Federated Optimization in Heterogeneous NetworksarXiv:1812.06127
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