Training Heterogeneous Client Models using Knowledge Distillation in Serverless Federated Learning
作者: Mohak Chadha, Pulkit Khera, Jianfeng Gu, Osama Abboud, Michael Gerndt
分类: cs.LG, cs.AI, cs.DC
发布日期: 2024-02-11
备注: ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing 2024
💡 一句话要点
提出知识蒸馏方法以解决异构客户端模型的联邦学习问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 联邦学习 知识蒸馏 异构模型 无服务器计算 数据隐私 模型优化 资源效率
📋 核心要点
- 现有的无服务器联邦学习方法假设所有客户端使用统一的模型架构，未能有效应对客户端之间的资源和数据异构性。
- 本文提出利用知识蒸馏技术，设计优化的无服务器工作流，以支持异构客户端模型的训练，提升资源利用效率。
- 实验结果显示，优化后的FedDF在处理极端非IID数据时表现更佳，且在多个数据集上实现了显著的加速和成本降低。
📝 摘要（中文）
联邦学习（FL）是一种新兴的机器学习范式，允许在分布式客户端之间协作训练共享的全局模型，同时保持数据的去中心化。现有的无服务器FL系统通常假设所有参与客户端具有统一的全局模型架构，这一假设未能解决实际应用中由于客户端资源和统计数据异构性带来的挑战。为了解决这些问题，本文提出了利用知识蒸馏（KD）的方法，设计了针对两种传统联邦KD技术（FedMD和FedDF）的优化无服务器工作流，并在开源无服务器FL系统FedLess上实现了这些工作流。实验结果表明，服务器无FedDF在极端非独立同分布（non-IID）数据分布下更具鲁棒性，速度更快且成本更低。与原始实现相比，FedMD和FedDF的优化步骤平均加速分别为3.5倍和1.76倍。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有无服务器联邦学习系统中对客户端模型架构统一假设的问题。现有方法未能有效处理客户端之间的资源和数据异构性，导致训练效率低下和模型性能不足。
核心思路：通过引入知识蒸馏（KD）技术，本文提出了针对异构客户端模型的优化无服务器工作流，允许不同客户端使用不同的模型架构进行训练，从而提升整体训练效率和模型性能。
技术框架：整体架构包括客户端模型的训练、知识蒸馏过程和服务器端模型的更新。主要模块包括数据收集、模型训练、蒸馏过程和模型聚合。
关键创新：本文的主要创新在于将知识蒸馏应用于无服务器联邦学习中，允许客户端使用异构模型架构进行训练，这一设计突破了传统方法的限制。
关键设计：在具体实现中，本文对FedMD和FedDF进行了优化，设置了适应性损失函数和模型参数调整策略，确保在不同数据集和客户端条件下均能有效运行。优化后的FedMD和FedDF在多个数据集上实现了显著的加速效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，优化后的无服务器FedDF在极端非IID数据分布下表现出更强的鲁棒性，训练速度较FedMD快，且成本降低。具体而言，FedMD和FedDF的优化步骤分别实现了3.5倍和1.76倍的加速，显示出显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在需要保护数据隐私的场景中，如医疗、金融和智能城市等领域。通过支持异构客户端模型的训练，能够更好地适应不同设备和用户的需求，提高模型的泛化能力和实用性，推动联邦学习技术的实际落地。
📄 摘要（原文）
Federated Learning (FL) is an emerging machine learning paradigm that enables the collaborative training of a shared global model across distributed clients while keeping the data decentralized. Recent works on designing systems for efficient FL have shown that utilizing serverless computing technologies, particularly Function-as-a-Service (FaaS) for FL, can enhance resource efficiency, reduce training costs, and alleviate the complex infrastructure management burden on data holders. However, existing serverless FL systems implicitly assume a uniform global model architecture across all participating clients during training. This assumption fails to address fundamental challenges in practical FL due to the resource and statistical data heterogeneity among FL clients. To address these challenges and enable heterogeneous client models in serverless FL, we utilize Knowledge Distillation (KD) in this paper. Towards this, we propose novel optimized serverless workflows for two popular conventional federated KD techniques, i.e., FedMD and FedDF. We implement these workflows by introducing several extensions to an open-source serverless FL system called FedLess. Moreover, we comprehensively evaluate the two strategies on multiple datasets across varying levels of client data heterogeneity using heterogeneous client models with respect to accuracy, fine-grained training times, and costs. Results from our experiments demonstrate that serverless FedDF is more robust to extreme non-IID data distributions, is faster, and leads to lower costs than serverless FedMD. In addition, compared to the original implementation, our optimizations for particular steps in FedMD and FedDF lead to an average speedup of 3.5x and 1.76x across all datasets.