멀티클러스터 관리로 연합 학습 강화

Source: Red Hat Blog

Overview

현대 AI 훈련, 특히 대규모 모델을 위한 훈련은 계산 규모와 엄격한 데이터 프라이버시라는 두 가지 요구를 동시에 충족해야 합니다. 기존 머신러닝(ML)은 훈련 데이터를 중앙에 집중시켜야 하므로, 데이터 프라이버시, 보안, 그리고 데이터 효율성·볼륨과 관련된 큰 장애와 많은 노력이 필요합니다.

이러한 과제는 멀티클라우드, 하이브리드 클라우드, 엣지 환경 등 이질적인 글로벌 인프라 전반에 걸쳐 더욱 확대됩니다. 조직은 데이터 프라이버시를 보호하면서 기존에 분산된 데이터셋을 활용해 모델을 훈련시켜야 합니다.

연합 학습(Federated Learning, FL)은 이 문제를 해결하기 위해…

(Continue with the rest of the article, preserving original headings, lists, code blocks, and URLs as they appear.)