apple/pfl-research

What it solves

解決する課題

It provides a standardized framework for researchers to simulate private federated learning (PFL) experiments. 研究者がプライベートな連合学習（PFL）実験をシミュレートするための標準化されたフレームワークを提供します。It bridges the gap between theoretical research and actual deployments by allowing scientists to test hypotheses and run benchmarks using a unified system that supports multiple deep learning frameworks. 複数のディープラーニングフレームワークをサポートする統一されたシステムを使用して、科学者が仮説をテストし、ベンチマークを実行できるようにすることで、理論的な研究と実際のデプロイメントの間のギャップを埋めます。

How it works

仕組み

The framework enables the simulation of federated learning environments where models are trained across distributed data. このフレームワークは、分散されたデータにわたってモデルがトレーニングされる連合学習環境のシミュレーションを可能にします。It supports multiple levels of distributed training (processes, GPUs, and machines) and integrates privacy-preserving mechanisms, specifically local and central differential privacy. 複数のレベルの分散トレーニング（プロセス、GPU、およびマシン）をサポートし、プライバシー保護メカニズム、具体的にはローカルおよびセントラル・ディファレンシャル・プライバシーを統合しています。It is designed to be flexible, so researchers can switch between different model types, including neural networks (via PyTorch, TensorFlow, and MLX) and Gradient Boosted Decision Trees (GBDTs). 柔軟に設計されており、研究者がニューラルネットワーク（PyTorch, TensorFlow, および MLX を介して）や勾配ブースティング決定木（GBDTs）を含む、異なるモデルタイプを切り替えることができます。

Who it’s for

対象ユーザー

AI researchers and engineers focusing on privacy-preserving machine learning and federated learning algorithms. プライバシー保護機械学習および連合学習アルゴリズムに焦点を当てているAI研究者およびエンジニア。

Highlights

ハイライト

• Multi-framework support: PyTorch, TensorFlow, および MLX と互換性があります。
• Privacy integration: ローカルおよびセントラル・ディファレンシャル・プライバシーの組み込みサポート。
• CONFIGURABLE simulations: 大規模な実験のために、複数のGPUやマシンを利用できるスケーラブルなシミュレーション。
• Unified benchmarks: 新しい仮説のテストを効率化するために、検証済みのデータセットとモデルの組み合わせを提供します。