連合学習の​基礎と​Rayとの​組み合わせ

連合学習​（Federated Learning）の​基本概念

連合学習は、各デバイスがローカルデータを使用してモデルをトレーニングし、その更新情報のみを中央サーバーに送信します。中央サーバーはこれらの更新情報を集約し、グローバルモデルを更新します。
このプロセスにより、データの非集中化とプライバシー保護が実現されます。

データプライバシーの保護や通信コストの削減が求められる現代において、連合学習は非常に重要な技術となっています。

従来の​機械学習と​連合学習

従来の機械学習

• データを中央サーバーに集約し、モデルを学習
• 問題点：プライバシーリスク、転送コスト、サーバーの負荷が集中

連合学習（分散学習型）

• 初期モデルの配布: 中央サーバーが初期の機械学習モデルを各クライアント（デバイスや組織）に配布
• ローカル学習: 各クライアントは自身のローカルデータを使用して、配布されたモデルをローカルで学習（この際、データは外部に送信されない）
• モデル更新の送信: 各クライアントはローカルで学習したモデルの更新情報を中央サーバーに送信
• モデルの統合: 中央サーバーは受け取った各クライアントからの更新情報を統合し、グローバルモデルを更新
• 更新されたグローバルモデルを再度各クライアントに配布し、上記のプロセスを繰り返す

連合学習フレームワーク​「Flower」の​紹介

連合学習のためのオープンソースフレームワークで以下のような特徴があります。

• 柔軟なクライアント・サーバーモデルをサポートし、さまざまな機械学習ライブラリと統合可能（PyTorch、TensorFlow など）。
• 大規模な連合学習システムを構築可能。 高いカスタマイズ性と拡張性。
• 連合学習の多様なユースケースに対応可能。

連合学習の​課題と​Rayの​活用

連合学習の課題

今回は運用面における課題にフォーカスしてみました。
課題として以下があると思います。

• クライアントの参加・離脱の管理 ←大規模なFLシステムを実装・運用する場合、管理が複雑
• 各クライアントに同じソースコード、環境を用意、学習の実行が必要

⇒Rayを活用してこれらを効率化する方法を考えます。

※その他、一般的には連合学習の課題として下記が挙げられます。

• クライアントごとにデータの分布が大きく異なる場合
• 通信量の削減
• プライバシー保護の保証

Ray クラスター上での​連合学習

それではRayクラスター上で連合学習を実施する流れを簡単に説明します。

0. Rayクラスターを構築。

参考：https://docs.ray.io/en/latest/cluster/kubernetes/getting-started/raycluster-quick-start.html

1. RayのジョブAPIを利用して連合学習ジョブを送信。

2. Ray Headノードが、各計算ノードへタスクをスケジューリングするため、各ノードで処理を実行する手間がなくなります。
   必要なライブラリもインストールされます。

3. 必要に応じて、計算リソースがオートスケーリングされます。
   （利用する計算ノードを指定することも可能です。）
   また、計算リソースの参加、離脱も管理し、ダッシュボードからリソースの使用率、各プロセスの実行ログ、ステータスを確認できます。

あとは連合学習の流れに沿って処理が実行されます。

まとめ

👌 連合学習とは、データを中央に集約せず、分散したデバイス上で機械学習モデルを学習する手法。
👌 通信コスト削減、データセキュリティを重視した機械学習のアプローチ。
👌 Rayと組み合わせることで、リソースの動的割り当て、クライアントの管理を効率化ができる。