近兩年來(lái)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)發(fā)展迅速，其作為分布式的機(jī)器學(xué)習(xí)范式，能夠有效解決數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，讓參與方在不共享數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合建模，從技術(shù)上打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)AI協(xié)作。而FATE作為聯(lián)邦學(xué)習(xí)全球首個(gè)工業(yè)級(jí)開(kāi)源框架，支持聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)體系，為機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)提供了高性能聯(lián)邦學(xué)習(xí)機(jī)制。此外，其自身還支持多種多方安全計(jì)算協(xié)議，如同態(tài)加密、秘密共享、哈希散列等，具有友好的跨域交互信息管理方案。
近日，F(xiàn)ATE 1.2版本正式發(fā)布。在這一版本中，F(xiàn)ATE推出了兩大重量級(jí)的更新項(xiàng)——對(duì)縱向聯(lián)邦DNN的支持，及對(duì)多方安全計(jì)算SPDZ協(xié)議的支持。作為首個(gè)支持縱向聯(lián)邦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的版本，開(kāi)發(fā)者在縱向聯(lián)邦建模的分類(lèi)、回歸、排序等場(chǎng)景下都可以明顯感受到其支持性。而SPDZ秘密共享安全計(jì)算協(xié)議的支持，進(jìn)一步拓展和豐富FATE應(yīng)用場(chǎng)景。
在之前的1.0大版本中，F(xiàn)ATE上線了首個(gè)可視化聯(lián)邦學(xué)習(xí)產(chǎn)品與聯(lián)邦pipeline生產(chǎn)服務(wù)。而在1.1大版本中，F(xiàn)ATE聯(lián)合VMware中國(guó)研發(fā)開(kāi)放創(chuàng)新中心云原生實(shí)驗(yàn)室的團(tuán)隊(duì)一起搞了個(gè)“大事”——發(fā)布了KubeFATE項(xiàng)目，通過(guò)把FATE的所有組件用容器的形式封裝，實(shí)現(xiàn)了使用Docker Compose或Kubernetes（Helm Charts）來(lái)部署。前兩個(gè)版本分別在可視化使用體驗(yàn)及部署體驗(yàn)上做了重點(diǎn)提升，而FATE v1.2 版本則回歸至算法本身，進(jìn)一步拓展其支持性。除兩大重量級(jí)更新項(xiàng)以外，還新增了如二階優(yōu)化方法-縱向SQN、數(shù)據(jù)管理模塊等功能，前者能夠顯著提升縱向邏輯回歸和縱向線性回歸收斂效率，對(duì)算法加速起到關(guān)鍵作用。后者則用于記錄upload的數(shù)據(jù)表及Job運(yùn)行中模型的輸出結(jié)果，并提供查詢以及清理CLI。
FederatedML：開(kāi)啟縱向聯(lián)邦深度學(xué)習(xí)和多種多方安全計(jì)算協(xié)議支持之旅
在FATE 1.2版本中，首次對(duì)外發(fā)布了縱向聯(lián)邦深度學(xué)習(xí)框架，開(kāi)啟了FATE對(duì)深度學(xué)習(xí)聯(lián)邦化的支持，開(kāi)發(fā)者可以自定義深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。目前版本已支持Tensorflow, 后續(xù)會(huì)推出Pytorch版本，便于開(kāi)發(fā)者低代價(jià)遷移Tensorflow和Pytorch的使用習(xí)慣和經(jīng)驗(yàn)。
在這一版本中，F(xiàn)ATE實(shí)現(xiàn)了SPDZ秘密共享多方安全計(jì)算協(xié)議的支持，這意味在現(xiàn)有同態(tài)加密協(xié)議的基礎(chǔ)上，F(xiàn)ATE能為開(kāi)發(fā)者提供更多樣化的多方安全計(jì)算協(xié)議支持。開(kāi)發(fā)者們可根據(jù)自身算法的特點(diǎn)，自由選擇適合自身算法的多方安全計(jì)算協(xié)議，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可應(yīng)用范圍得到進(jìn)一步拓展。值得說(shuō)明的是，在縱向皮爾遜特征相關(guān)性計(jì)算算法實(shí)現(xiàn)中，首次使用了SPDZ協(xié)議。
此外，算法性能優(yōu)化方面， 新版本也首次引入二階優(yōu)化算法，提出了縱向SQN算法，并成功應(yīng)用在縱向廣義線性模型中，對(duì)算法性能有顯著提升。特征分箱和特征選擇新增對(duì)多方host聯(lián)邦建模的支持，開(kāi)始全方位的支持多host場(chǎng)景。
FATE-Board：兩大可視化支持，實(shí)用性再提升
自1.0版本推出FATE-Board以來(lái)，這一產(chǎn)品受到了開(kāi)發(fā)者廣泛好評(píng)。而在1.2版本中，F(xiàn)ATE也對(duì)FATE-Board再次進(jìn)行了提升，新增了對(duì)聯(lián)邦模式下特征相關(guān)性，以及LocalBaseline組件的可視化支持。前者能夠直觀地分析特征之間的相關(guān)性分布情況，從而幫助開(kāi)發(fā)者快速進(jìn)行判斷與特征選擇。而后者則可以讓開(kāi)發(fā)者將基于聯(lián)邦訓(xùn)練的模型與基于sklearn訓(xùn)練的模型結(jié)果進(jìn)行直接對(duì)比，并從可視化報(bào)告對(duì)比中得出相關(guān)結(jié)論。
此外，這一版本的FATE-Board在用戶體驗(yàn)方面也有了重大的提升，如工作流、模型輸出圖表圖形、評(píng)估曲線等，都高度優(yōu)化了可視化效果及交互操作，并增強(qiáng)了實(shí)用性。在使用中相信能讓開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)再上一層樓。
FATE-Flow：FATE數(shù)據(jù)管理模塊，開(kāi)啟數(shù)據(jù)治理之路
在FATE 1.2版本中，F(xiàn)ATE新增加了數(shù)據(jù)管理模塊，這將成為開(kāi)啟數(shù)據(jù)治理的第一步。從這一版本開(kāi)始，在整個(gè)Job生命周期產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都有跡可循了。此外，數(shù)據(jù)管理模塊提供了諸如查詢、刪除等常用管理命令，這也極大地增強(qiáng)了開(kāi)發(fā)者對(duì)數(shù)據(jù)的掌控能力。
總的來(lái)說(shuō)，F(xiàn)ATE在1.2這一版本中，開(kāi)啟了對(duì)新領(lǐng)域的進(jìn)一步拓展。無(wú)論是對(duì)縱向聯(lián)邦深度學(xué)習(xí)框架，還是多方安全計(jì)算SPDZ協(xié)議的支持，都是在打磨底層框架，為未來(lái)FATE能支持更多應(yīng)用場(chǎng)景提供一種可能。從這一版本也可以看出，除新功能外，F(xiàn)ATE對(duì)已有建模組件也在持續(xù)不斷地優(yōu)化和改進(jìn)，致力于在效率，多樣性和實(shí)用性上，為開(kāi)發(fā)者提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)。
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