Demo: An experimental environment based on mini-PCs for federated learning research
Visualitza/Obre
10.1109/CCNC49033.2022.9700579
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/368589
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2022
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
ProjecteNGIAtlantic.eu - A Collaborative platform for EU-US NGI experiments (EC-H2020-871582)
SISTEMAS INFORMATICOS Y DE RED DESCENTRALIZADOS CON RECURSOS DISTRIBUIDOS (AEI-PID2019-106774RB-C21)
MARCO DE ASIGNACION DE RECURSOS HOLISTICO Y FUNDACIONAL PARA SERVICIOS EDGE COMPUTING OPTIMIZADOS Y CON ALTO IMPACTO (AEI-PCI2019-111851-2)
PROCESAMIENTO DE FLUJO DISTRIBUIDO EN SISTEMAS DE NIEBLA Y BORDE MEDIANTE COMPUTACION TRANSPRECISA (AEI-PCI2019-111850-2)
SISTEMAS INFORMATICOS Y DE RED DESCENTRALIZADOS CON RECURSOS DISTRIBUIDOS (AEI-PID2019-106774RB-C21)
MARCO DE ASIGNACION DE RECURSOS HOLISTICO Y FUNDACIONAL PARA SERVICIOS EDGE COMPUTING OPTIMIZADOS Y CON ALTO IMPACTO (AEI-PCI2019-111851-2)
PROCESAMIENTO DE FLUJO DISTRIBUIDO EN SISTEMAS DE NIEBLA Y BORDE MEDIANTE COMPUTACION TRANSPRECISA (AEI-PCI2019-111850-2)
Abstract
There is a growing research interest in Federated Learning (FL), a promising approach for data privacy preservation and proximity of training to the network edge, where data is generated. Resource consumption for Machine Learning (ML) training and inference is important for edge nodes, but most of the proposed protocols and algorithms for FL are evaluated by simulations. In this demo paper, we present an environment based on distributed mini-PCs to enable experimental study of FL protocols and algorithms. We have installed low-capacity mini-PCs within a wireless city-level mesh network and deployed container-based FL components on these nodes. We show the deployed FL clients and server at different nodes in the city and demonstrate how an FL experiment can be set and run in a real environment.
CitacióFreitag, F. [et al.]. Demo: An experimental environment based on mini-PCs for federated learning research. A: IEEE Consumer Communications and Networking Conference. "2022 IEEE 19th Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC): 8-11 Jan. 2022". Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2022, p. 927-928. ISBN 978-1-6654-3161-3. DOI 10.1109/CCNC49033.2022.9700579.
ISBN978-1-6654-3161-3
Versió de l'editorhttps://ieeexplore.ieee.org/document/9700579
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
pre_CR_2022_CCNC_Demo.pdf | 1,539Mb | Visualitza/Obre |