System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 联邦学习任务的执行方法和计算设备技术_技高网

联邦学习任务的执行方法和计算设备技术

技术编号:43933485 阅读:3 留言:0更新日期:2025-01-07 21:27
一种联邦学习任务的执行方法及计算设备,该方法及计算设备涉及多个参与方,该方法由多个参与方中的第一参与方执行,该方法包括:通过运行联邦学习平台的节点程序,获取联邦学习任务需要使用的机器学习算法所对应的目标应用程序,目标应用程序来自预先设置的算法仓库,算法仓库中的程序均基于一致的软件开发工具包SDK开发得到,SDK与联邦学习平台对应;在节点程序中加载目标应用程序,并通过目标应用程序与多个参与方中的其余参与方联合执行联邦学习任务。

【技术实现步骤摘要】

本说明书实施例属于计算机,尤其涉及一种联邦学习任务的执行方法和计算设备


技术介绍

1、联邦学习能够充分地利用参与方的数据和计算能力,使多个参与方可以协作构建更健壮、更有效的业务预测模型而不需要共享训练样本。在数据监管越来越严格的大环境下,联邦学习能够解决数据所有权、数据隐私,数据访问权以及异构数据的访问等关键问题。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种联邦学习任务的执行方法和计算设备。

2、第一方面,提供了一种联邦学习任务的执行方法,所述方法涉及多个参与方,所述方法由所述多个参与方中的第一参与方执行,所述方法包括:通过运行联邦学习平台的节点程序,获取待执行的联邦学习任务需要使用的机器学习算法所对应的目标应用程序,所述目标应用程序来自预先设置的算法仓库,所述算法仓库中的程序均基于一致的软件开发工具包sdk开发得到,所述sdk与所述联邦学习平台对应;在所述节点程序中加载所述目标应用程序,并通过所述目标应用程序与所述多个参与方中的其余参与方联合执行所述联邦学习任务。

3、第二方面,提供了一种计算设备,所述计算设备对应多个参与方中的第一参与方,所述计算设备包括:程序获取单元,配置为通过运行联邦学习平台的节点程序,获取待执行的联邦学习任务需要使用的机器学习算法所对应的目标应用程序,所述目标应用程序来自预先设置的算法仓库,所述算法仓库中的程序均基于一致的软件开发工具包sdk开发得到,所述sdk与所述联邦学习平台对应;程序调度单元,配置为在所述节点程序中加载所述目标应用程序,通过所述目标应用程序与所述多个参与方中的其余参与方联合执行所述联邦学习任务。

4、第三方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算设备中执行时,计算设备执行第一方面中所述的方法。

5、本说明书实施例提供的技术方案中,对参与执行联邦学习任务的多个参与方中的第一参与方,可以在确定出待执行的联邦学习任务所需使用的机器学习算法后,通过运行联邦学习平台的节点程序实现获取来自预设算法仓库并且与该机器学习算法对应的目标应用程序,进而在该节点程序中加载目标应用程序,并通过该目标应用程序与多个参与方中的其余参与方联合执行该联邦学习任务。如此,可能使用的机器学习算法所对应的应用程序无需直接集成到联邦学习平台的客户端或者服务端,相关参与方可以按需加载并使用相关机器学习算法所对应的应用程序,可以更好的满足用户对待执行的联邦学习任务或者说期望获得的业务预测模型所采用机器学习算法的个性化需求,用户体验较好。

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【技术保护点】

1.一种联邦学习任务的执行方法,所述方法涉及多个参与方,所述方法由所述多个参与方中的第一参与方执行,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,所述多个参与方中包括协同方以及多个业务方,所述业务方持有用于训练业务预测模型的训练样本。

3.根据权利要求2所述的方法,所述第一参与方属于所述多个业务方,所述节点程序为所述联邦学习平台的客户端;其中,

4.根据权利要求3所述的方法,所述SDK包括第一抽象基类;其中,

5.根据权利要求4所述的方法,所述第一事务包括加载训练样本或训练业务预测模型。

6.根据权利要求4所述的方法,所述SDK还包括以下各种程序组件中的至少一种:用于支持所述目标应用程序执行通信事务的第三程序组件、用于支持所述目标应用程序执行隐私处理事务的第四程序组件,以及用于支持所述目标应用程序获取训练样本的第五程序组件。

7.根据权利要求2所述的方法,所述第一参与方为所述协同方,所述节点程序为所述联邦学习平台的服务端,所述SDK包括第二抽象基类;其中,

8.根据权利要求7所述的方法,所述第二事务包括聚合来自所述多个业务方的梯度信息,所述梯度信息由对应的业务方在使用其持有的训练样本训练所述业务预测模型的过程中获得。

9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法,所述获取所述联邦学习任务需要使用的机器学习算法所对应的目标应用程序,包括:从所述算法仓库下载所述目标应用程序。

10.一种计算设备,所述计算设备对应多个参与方中的第一参与方,所述计算设备包括:

11.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算设备中执行时,计算设备执行权利要求1-9中任一项所述的方法。

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【技术特征摘要】

1.一种联邦学习任务的执行方法,所述方法涉及多个参与方,所述方法由所述多个参与方中的第一参与方执行,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,所述多个参与方中包括协同方以及多个业务方,所述业务方持有用于训练业务预测模型的训练样本。

3.根据权利要求2所述的方法,所述第一参与方属于所述多个业务方,所述节点程序为所述联邦学习平台的客户端;其中,

4.根据权利要求3所述的方法,所述sdk包括第一抽象基类;其中,

5.根据权利要求4所述的方法,所述第一事务包括加载训练样本或训练业务预测模型。

6.根据权利要求4所述的方法,所述sdk还包括以下各种程序组件中的至少一种:用于支持所述目标应用程序执行通信事务的第三程序组件、用于支持所述目标应用程序执行隐私处理事务的第四程序组件,以及用于支持所述目标应用...

【专利技术属性】
技术研发人员:冯世鹏白姣姣马昱肖
申请(专利权)人:蚂蚁区块链科技上海有限公司
类型:发明
国别省市:

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