阿里巴巴开源联邦学习框架FederatedScope，降低隐私保护计算技术开发应用难度

【思云科技社科技综合报道】5月5日，阿里巴巴达摩院对外发布新型联邦学习框架FederatedScope，该框架支持大规模、高效率的联邦学习异步训练，能兼容不同设备运行环境，且提供丰富功能模块，大幅降低了隐私保护计算技术开发与部署难度。该框架现已面向全球开发者开源。

据了解，FederatedScope框架使用事件驱动的编程范式来构建联邦学习，即将联邦学习看成是参与方之间收发消息的过程，通过定义消息类型以及处理消息的行为来描述联邦学习过程。通过这一方式，FederatedScope实现了支持在丰富应用场景中进行大规模、高效率的联邦学习异步训练。

同时，达摩院团队对FederatedScope训练模块进行抽象，使其不依赖特定的深度学习后端，能兼容PyTorch、Tensorflow等不同设备运行环境，大幅降低了联邦学习在科研与实际应用中的开发难度和成本。

为进一步适应不同应用场景，FederatedScope还集成了多种功能模块，包括自动调参、隐私保护、性能监控、端模型个性化等。FederatedScope支持开发者通过配置文件便捷地调用集成模块，方便快速入门；也允许通过注册的方式添加新的算法实现并调用，支持定制化及深度开发。

达摩院智能计算实验室隐私保护计算团队负责人丁博麟表示，“数据已成为重要的生产要素，而隐私保护计算是保障这一要素发挥作用的关键技术。通过开源最新联邦学习框架，我们希望促进隐私保护计算在研究和生产中的广泛应用，让医药研发、政务互通、人机交互等数据密集领域更安全、更顺畅地发展。”