高效易用的分布式机器学习模型训练框架.rar

随着数字经济时代的到来，数据隐私保护和高质量数据连通服务成为了首要问题。为了解决这一难题，联邦学习框架应运而生，通过保持数据在本地的方式进行云端模型训练，从而实现了保护用户数据隐私的同时可利用这些数据进行训练。然而，现有的联邦学习框架难以适应越来越复杂的计算需求和多样化的数据类型。为了解决这一问题，达摩院智能计算实验室研发了一种新型的联邦学习框架FederatedScope，该框架采用了事件驱动的编程范式，将联邦学习视为参与方之间消息交互的过程，以消息类型和处理行为描述联邦学习过程，从而实现了在丰富应用场景中进行大规模且高效率的异步训练。