論文の概要: NVIDIA FLARE: Federated Learning from Simulation to Real-World

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13291v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 14:30:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-25 13:18:36.280981
• Title: NVIDIA FLARE: Federated Learning from Simulation to Real-World
• Title（参考訳）: NVIDIA FLARE: シミュレーションから実世界へのフェデレーション学習
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、複数の協力者による多様なデータセットを活用することにより、堅牢で一般化可能なAIモデルの構築を可能にする。 私たちはNVIDIA FLAREをオープンソース開発キット(SDK)として開発しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.490933081543787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) enables building robust and generalizable AI models by leveraging diverse datasets from multiple collaborators without centralizing the data. We created NVIDIA FLARE as an open-source software development kit (SDK) to make it easier for data scientists to use FL in their research and real-world applications. The SDK includes solutions for state-of-the-art FL algorithms and federated machine learning approaches, which facilitate building workflows for distributed learning across enterprises and enable platform developers to create a secure, privacy-preserving offering for multiparty collaboration utilizing homomorphic encryption or differential privacy. The SDK is a lightweight, flexible, and scalable Python package, and allows researchers to bring their data science workflows implemented in any training libraries (PyTorch, TensorFlow, XGBoost, or even NumPy) and apply them in real-world FL settings. This paper introduces the key design principles of FLARE and illustrates some use cases (e.g., COVID analysis) with customizable FL workflows that implement different privacy-preserving algorithms. Code is available at https://github.com/NVIDIA/NVFlare.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データを集中することなく、複数のコラボレータからさまざまなデータセットを活用することにより、堅牢で一般化可能なAIモデルの構築を可能にする。 私たちはNVIDIA FLAREをオープンソースソフトウェア開発キット(SDK)として開発しました。 このsdkには最先端のflアルゴリズムとフェデレーション機械学習のアプローチのためのソリューションが含まれており、企業間の分散学習のためのワークフローの構築を容易にし、プラットフォーム開発者が準同型暗号化や差分プライバシーを利用したマルチパーティコラボレーションのためのセキュアでプライバシ保護の製品を作成することができる。 sdkは軽量でフレキシブルでスケーラブルなpythonパッケージで、研究者は任意のトレーニングライブラリ(pytorch、tensorflow、xgboost、あるいはnumpy)で実装したデータサイエンスワークフローを、現実世界のfl設定で適用することができる。 本稿では,flareの鍵となる設計原則を紹介するとともに,さまざまなプライバシ保存アルゴリズムを実装するカスタマイズ可能なflワークフローを用いた,いくつかのユースケース(新型コロナウイルス解析など)について説明する。 コードはhttps://github.com/nvidia/nvflareで入手できる。

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