FedRA: A Random Allocation Strategy for Federated Tuning to Unleash the Power of Heterogeneous Clients
作者: Shangchao Su, Bin Li, Xiangyang Xue
分类: cs.LG, cs.AI, cs.DC
发布日期: 2023-11-19 (更新: 2024-03-12)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出FedRA以解决异构客户端的联邦调优问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 联邦学习 模型微调 异构客户端 适配器 随机分配 基础模型 非独立同分布
📋 核心要点
- 现有的联邦调优方法在面对异构客户端时，往往无法有效利用其有限的计算和通信资源，导致模型微调效率低下。
- FedRA通过随机生成分配矩阵，允许资源受限的客户端仅微调部分模型层，并通过适配器进行参数更新，简化了微调过程。
- 在DomainNet和NICO++数据集上的实验结果显示，FedRA显著提升了模型性能，相较于其他方法有明显的优势。
📝 摘要（中文）
随着基础模型的广泛应用，联邦调优在联邦学习领域受到关注，利用多个客户端的数据和计算资源协同微调基础模型。然而，在实际的联邦场景中，存在许多异构客户端，其计算和通信资源各不相同，无法支持整个模型的微调过程。为此，本文提出了一种新颖的联邦调优算法FedRA。FedRA的实现简单，可以无缝集成到任何基于变换器的模型中，而无需对原始模型进行进一步修改。在每个通信轮中，FedRA随机生成一个分配矩阵。对于资源受限的客户端，它根据分配矩阵重新组织原始模型的小部分层，并使用适配器进行微调。随后，服务器根据当前的分配矩阵聚合客户端更新的适配器参数到原始模型的相应层中。值得注意的是，FedRA还支持所有客户端都无法支持整个全局模型的场景，这是一项显著的优势。实验结果表明，FedRA在多个非独立同分布设置下的DomainNet和NICO++两个大规模图像数据集上显著优于对比方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在异构客户端环境下，如何有效进行联邦调优的问题。现有方法在资源受限的客户端上无法支持完整模型的微调，导致性能下降。
核心思路：FedRA的核心思路是通过随机生成分配矩阵，允许每个客户端仅微调其能够处理的模型部分，从而充分利用异构资源。这样的设计使得即使在资源极其有限的情况下，客户端也能参与到模型的微调中。
技术框架：FedRA的整体架构包括客户端和服务器两个主要模块。在每个通信轮中，客户端根据分配矩阵选择要微调的模型层，并使用适配器进行参数更新。服务器则聚合来自各个客户端的适配器参数，并更新全局模型。
关键创新：FedRA的创新之处在于其随机分配策略，使得即使在所有客户端都无法支持完整模型的情况下，仍然能够进行有效的模型微调。这一策略与传统方法的集中式微调方式形成鲜明对比。
关键设计：FedRA在参数设置上灵活，适配器的设计允许在不同层之间进行有效的参数共享，损失函数的选择也考虑了异构客户端的特性，以确保微调过程的稳定性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在DomainNet和NICO++数据集上的实验结果表明，FedRA在多个非独立同分布设置下的性能显著优于对比方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充），展示了其在异构客户端环境中的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗、金融和智能交通等需要保护数据隐私的场景。在这些领域，FedRA能够有效利用分散的异构数据资源，提升模型性能，同时确保数据的安全性和隐私性。未来，FedRA的设计理念也可扩展到其他类型的机器学习任务中，推动联邦学习的进一步发展。
📄 摘要（原文）
With the increasing availability of Foundation Models, federated tuning has garnered attention in the field of federated learning, utilizing data and computation resources from multiple clients to collaboratively fine-tune foundation models. However, in real-world federated scenarios, there often exist a multitude of heterogeneous clients with varying computation and communication resources, rendering them incapable of supporting the entire model fine-tuning process. In response to this challenge, we propose a novel federated tuning algorithm, FedRA. The implementation of FedRA is straightforward and can be seamlessly integrated into any transformer-based model without the need for further modification to the original model. Specifically, in each communication round, FedRA randomly generates an allocation matrix. For resource-constrained clients, it reorganizes a small number of layers from the original model based on the allocation matrix and fine-tunes using adapters. Subsequently, the server aggregates the updated adapter parameters from the clients according to the current allocation matrix into the corresponding layers of the original model. It is worth noting that FedRA also supports scenarios where none of the clients can support the entire global model, which is an impressive advantage. We conduct experiments on two large-scale image datasets, DomainNet and NICO++, under various non-iid settings. The results demonstrate that FedRA outperforms the compared methods significantly. The source code is available at \url{https://github.com/leondada/FedRA}.