通过多集群管理赋能联邦学习

Source: Red Hat Blog

Overview

现代 AI 训练时代，尤其是大模型的训练，同时面临计算规模的需求和严格的数据隐私要求。传统的机器学习（ML）需要将训练数据集中化，这在数据隐私、安全以及数据效率/容量方面带来了巨大的障碍和工作量。

在多云、混合云和边缘等异构全球基础设施环境中，这一挑战被进一步放大。组织必须在利用现有分布式数据集进行模型训练的同时，保护数据隐私。

联邦学习（FL）正是为了解决这一挑战而出现的……

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