什么是联邦学习?联邦学习服务器具体有什么功能呢?

联邦学习(Federated Learning,FELE)是一种打破数据孤岛、释放 AI 应用潜能的分布式机器学习技术,与度学习不是一个概念,能够让联邦学习各参与方在不披露底层数据和底层数据加密(混淆)形态的前提下,通过交换加密的 机器学习 中间结果,实现联合建模。联邦学习兼顾 AI 应用与隐私保护,开放合作,协同性高,充分释放大数据生产力,广泛应用在金融、消费互联网等行业的业务创新场景。
蓝海大脑高性能服务器事业部杨博士:联邦学习应该有以下功能:
模型训练服务(GPU工作站):联邦学习各参与方在合法合规前提下,共同完成总体模型训练,且训练出的模型最终能达到汇集多方数据进行 联合建模的效果。
模型调用服务(GPU服务器):将联邦学习框架下训练的模型接入生产环境,通过 API 接口提供模型调用服务,以及模型调用过程中的运行效果监测、模型迭代升级等运维服务。

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