論文の概要: Flame: Simplifying Topology Extension in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05118v2
• Date: Wed, 17 Jan 2024 17:27:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 21:38:03.636295
• Title: Flame: Simplifying Topology Extension in Federated Learning
• Title（参考訳）: Flame: フェデレーション学習におけるトポロジ拡張の簡略化
• Authors: Harshit Daga, Jaemin Shin, Dhruv Garg, Ada Gavrilovska, Myungjin Lee and Ramana Rao Kompella
• Abstract要約: Flameは、分散機械学習アプリケーションのトポロジ構成の柔軟性を提供する新しいシステムである。 Flameは、新しい高レベルの抽象化トポロジ抽象化グラフ(TAG)を通じてこれを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6158291566810599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed machine learning approaches, including a broad class of federated learning (FL) techniques, present a number of benefits when deploying machine learning applications over widely distributed infrastructures. The benefits are highly dependent on the details of the underlying machine learning topology, which specifies the functionality executed by the participating nodes, their dependencies and interconnections. Current systems lack the flexibility and extensibility necessary to customize the topology of a machine learning deployment. We present Flame, a new system that provides flexibility of the topology configuration of distributed FL applications around the specifics of a particular deployment context, and is easily extensible to support new FL architectures. Flame achieves this via a new high-level abstraction Topology Abstraction Graphs (TAGs). TAGs decouple the ML application logic from the underlying deployment details, making it possible to specialize the application deployment with reduced development effort. Flame is released as an open source project, and its flexibility and extensibility support a variety of topologies and mechanisms, and can facilitate the development of new FL methodologies.
• Abstract（参考訳）: 広く分散されたインフラストラクチャ上に機械学習アプリケーションをデプロイする際のメリットとして、幅広い種類のフェデレートラーニング(FL)技術を含む、分散機械学習アプローチがある。 この利点は、基盤となる機械学習トポロジの詳細に大きく依存しており、参加ノードによって実行される機能、依存関係、相互接続を指定する。 現在のシステムには、マシンラーニングデプロイメントのトポロジをカスタマイズするために必要な柔軟性と拡張性が欠けている。 本研究では,分散flアプリケーションのトポロジ構成を,特定のデプロイメントコンテキストの仕様を中心に柔軟に構成し,新たなflアーキテクチャをサポートするために容易に拡張可能なシステムであるf flameを提案する。 Flame は新しい高レベルの抽象化 Topology Abstraction Graphs (TAGs) を通じてこれを実現している。 TAGは基盤となるデプロイメントの詳細からMLアプリケーションロジックを分離するので、開発労力を削減してアプリケーションデプロイメントを専門化できる。 flameはオープンソースプロジェクトとしてリリースされており、柔軟性と拡張性は様々なトポロジーとメカニズムをサポートし、新しいfl方法論の開発を促進することができる。

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