Owkin 開源的聯邦學習框架 Substra 已託管於 LF AI & Data 基金會。該框架允許開發者在分散且不公開的數據集上協同訓練 AI 模型,特別適合醫療等高隱私需求領域。本文介紹如何結合 Substra 與 Hugging Face 生態系,實現可追溯、安全且合規的隱私保護機器學習。
本文介紹如何整合 Hugging Face 與開源聯邦學習框架 Flower,實現保護隱私的分散式模型訓練。透過 Flower,開發者可以在不共享原始數據的情況下,協同微調 Hugging Face 上的 Transformer 模型。文中提供具體的實作步驟,包含定義 Flower Client、設定伺服器聚合演算法(如 FedAvg)以及評估模型效能。