Agregátor

Agregátor je modelový fúzový procesor. Administrátor spravuje agregátor.

Agregátor spouští následující úlohy:

• Spouští se jako služba platformy v regionech Dallas, Frankfurt, Londýn nebo Tokio.
• Spouští se s experimentem s federovanými učení.

Strana

Strana je uživatel, který poskytuje modelový vstup pro agregátor experimentu s federovanými studiem. Strana může být:

• na libovolném systému, který může spustit klienta Watson Machine Learning Python a kompatibilní s frameworky Watson Machine Learning .

  Pozn.:

  Systém nemusí být specificky Cloud Pak for Data as a Service. Seznam systémových požadavků najdete v tématu Nastavení systému.

• spouštění v systému v libovolném geografickém umístění. Doporučuje se umístit každou stranu ve stejné oblasti, kde mají být data vyloučena z různých oblastí.

Tato ilustrace zobrazuje architekturu produktu IBM Federated Learning.

Vzdálený tréninkový systém se používá k ověření identity strany k agregátoru během školení.

Sled prací uživatele

1. Vědec dat:
   1. Identifikuje zdroje dat.
   2. Vytvoří počáteční "netrénovaný" model.
   3. Vytvoří soubor popisovače dat.
      Tyto úlohy se mohou překrývat s entitou tréninkového subjektu.
2. Strana se připojuje k agregátoru na svém systému, který může být vzdálený.
3. Správce Federated Learning kontroluje, jak administrátor řídí:
   1. Konfigurace experimentu tak, aby vyhovovala vzdáleným stranám.
   2. Spouštění agregátoru.

Na tomto obrázku jsou uvedeny akce, které jsou přidruženy k jednotlivým rolím v rámci procesu Federované učení.

Nadřízené téma: Začínáme