Когда FL упирается в кластер: FLARE на Docker, Kubernetes и Slurm

Федеративное обучение чаще всего начинается с одного сервера, пары клиентов и локального датасета на каждой площадке. По мере роста NVIDIA показала, как вывести такую схему на FLARE с Docker, Kubernetes или Slurm , когда главная боль уже не сходимость модели, а эксплуатация общей инфраструктуры. Куда уходит внимание инженера На старте хватает простой связки «сервер + клиенты». Когда подключаются новые организации и несколько параллельных исследований, на первый план выходят другие вещи: GPU нужно выдавать только под активные джобы, исследования должны оставаться изолированными на одном кластере, а каждая площадка , держать контроль над своими данными. Что предлагает FLARE Docker , упаковка клиентов и серверных частей для одинаковых запусков Kubernetes или Slurm , планирование видеокарт и изоляция задач FLARE , оркестрация всего цикла федеративного обучения поверх этих сред Источник: Scaling Federated Learning Across Docker, Kubernetes, and Slurm with NVIDIA FLARE .