增强联邦学习：Flower 和 NVIDIA FLARE 的集成

联邦学习 (FL) 领域正在通过两个主要开源系统 Flower 和 NVIDIA FLARE 的集成见证重大进展。此次合作旨在通过将 Flower 的用户友好设计与 FLARE 的强大且适合生产环境的运行时相结合来增强 FL 生态系统。

Flower 和 NVIDIA FLARE：强大的组合

Flower 在 FL 领域已经确立了其作为关键工具的地位，提供了一种统一的方法，供研究人员和开发人员设计、分析和评估 FL 应用程序。它拥有一整套策略和算法，在学术界和工业界培养了一个蓬勃发展的社区。

相反，NVIDIA FLARE 专为生产级应用而定制，提供一个企业准备就绪的运行环境，强调可靠性和可扩展性。通过专注于强大的基础设施，FLARE 确保 FL 部署能够无缝满足现实世界的需求。

集成优势

这两个框架的合并使得使用 Flower 开发的应用程序可以在 FLARE 运行时环境中本机运行，而无需代码修改。此集成通过将 Flower 广泛采用的设计工具和 API 与 FLARE 的工业级运行时相结合，简化了部署流程。结果是一个无缝、高效且高度可访问的 FL 工作流程，在研究创新与生产准备之间架起桥梁。

这种集成的关键优势包括轻松提供服务、自定义代码部署、经过测试的实现、增强的安全性、可靠的通信、协议灵活性、点对点通信和多任务效率。该集成不仅简化了部署过程，还在现实世界的 FL 部署中提高了可用性和可扩展性。

设计与实现

Flower 和 FLARE 都采用客户端/服务器通信架构，使用 gRPC 进行通信。这种相似性使得集成变得简单。集成过程涉及通过 FLARE 的运行时环境路由 Flower 的 gRPC 消息，保持兼容性和可靠性，而无需更改原始应用程序代码。

这种设计确保了 Flower 的 SuperNode 和 SuperLink 之间通过 FLARE 的顺畅通信，使 SuperNode 能够独立运行或在与 FLARE 客户端相同的进程中运行，为部署提供灵活性。

确保可复现性

此集成的关键方面之一是确保功能和结果保持不变。进行的实验表明，独立运行的 Flower 和在 FLARE 中的 Flower 的训练曲线完全一致，确认通过 FLARE 进行的消息路由不会影响结果。这种一致性对于维护训练过程的完整性至关重要。

解锁新可能性

该集成还启用了混合功能，例如使用 SummaryWriter 进行 FLARE 的实验跟踪。此功能允许研究人员和开发人员在保持 Flower 的简洁性的同时，监测进展并利用 FLARE 的工业级特性。

总体而言，Flower 和 NVIDIA FLARE 的集成为高效、可扩展和功能丰富的联邦学习应用程序开辟了新的途径，确保可复现性、无缝集成和强大的部署能力。

欲深入了解，阅读完整文章请访问 NVIDIA 的博客。