مقدمه
یادگیری فدرال امکان آموزش مدل‌های یادگیری ماشین را بدون ارسال داده‌های کاربران به سرور مرکزی می‌دهد. در این آموزش با یک مثال ساده مبتنی بر مجموعه‌ی IMDB با استفاده از فریم‌ورک Flower و Hugging Face می‑گذریم.
نحوه پیاده‌سازی
ابتدا بسته‌های مورد نیاز را نصب می‌کنیم: datasets, evaluate, flwr, torch, transformers. سپس مدل پیش‑آموزش distilBERT را آپلود می‌کنیم و کلاس کلاینت را تعریف می‌کنیم.
- نصب بسته‌ها با pip
- ساخت دیتاست و تقسیم‌بندی IMDB
- تعریف لایه داده با Client
- راه‌اندازی سرور Flower
- اجرای آموزش فدرال
مراحل کلیدی
در ابتدا، یک IMDBClient ساخته می‌شود که با استفاده از ابعاد datasets داده را به بخش‌های مجزا بر می‌گرداند. سپس سرور با تابع start_server راه‌اندازی می‌شود. در نهایت، با فراخوانی start_simulation می‌توان مرحله‌ی فدرال را در Google Colab شبیه‌سازی کرد.
نتایج و کاربردها
مدل بهینه‌شده در محیط فدرال، دقتی برابر با ۸۵٪ در تشخیص مثبت یا منفی بودن نظرات فیلم تأیید کرد. این روش می‌تواند در سنیاریوهای حفظ حریم خصوصی، به‌طور خاص در صنعت سینما و نقد فیلم‌ها به‌کار رود.
پرسش‌های پرتکرار
یادگیری فدرال چیست و چرا مفید است؟
یادگیری فدرال مدل‌سازی بدون انتقال داده‌های خام به سرور مرکزی است. این روش حریم خصوصی را حفظ می‌کند و امکان همکاری چندین دستگاه یا سازمان را فراهم می‌آورد.
Flower چیست و چه نقش در این آموزش دارد؟
Flower یک فریم‌ورک متن‌باز برای پیاده‌سازی یادگیری فدرال است که ارتباط بین سرور و کلاینت‌ها را ساده می‌کند و در این آموزش به عنوان پل ارتباطی بین Hugging Face و محیط فدرال استفاده می‌شود.
