Design and Implementation of a Heterogeneous Federated Learning Testbed

Božič, Janez (avtor), Pejović, Veljko (mentor), Canini, Marco (komentor)

This master's thesis presents the design and implementation of CoLExT-A, a heterogeneous federated learning (FL) testbed utilizing Android smartphones. FL enables decentralized model training on edge devices, enhancing data privacy by keeping data local. CoLExT-A addresses the gap between simulated FL environments and real-world applications by providing a platform for testing FL algorithms under realistic conditions (device variability and heterogeneity). The testbed supports customizable FL strategies and offers comprehensive metric tracking, including hardware metrics like CPU/GPU utilization and power consumption. Experimental results demonstrate the testbed's ability to identify real-world challenges in FL, such as straggler effects due to device heterogeneity. CoLExT-A serves as an open-source resource for the FL research community, facilitating the development and evaluation of robust FL systems.

• Jezik: Angleški jezik
• Ključne besede: Federated Learning, Testbed, Android, CoLExT-A
• Vrsta gradiva: Magistrsko delo/naloga
• Organizacija: FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
• Leto izida: 2024
• PID: 20.500.12556/RUL-164965
• Datum objave v RUL: 19.11.2024

Sekundarni jezik

• Jezik: Slovenski jezik
• Naslov: Zasnova in implementacija heterogenega testnega okolja za zvezno učenje

Izvleček

Ta naloga predstavlja zasnovo in implementacijo CoLExT-A, heterogenega testnega okolja za zvezno učenje (ang. Federated Learning -- FL), sestavljenega iz pametnih telefonov z operacijskim sistemom Android. Zvezno učenje omogoča decentralizirano učenje modelov na robnih napravah, s čimer izboljšuje zasebnost podatkov, saj ti ostajajo na lokalni ravni. CoLExT-A naslavlja vrzel med simuliranimi okolji za zvezno učenje in praktičnimi aplikacijami, saj zagotavlja platformo za testiranje FL algoritmov v realističnih pogojih, vključno z variabilnostjo in heterogenostjo naprav. Testno okolje podpira prilagodljive strategije za zvezno učenje in ponuja celovito spremljanje metrik, vključno s strojno-programskimi metrikami, kot so uporaba CPE/GPE in poraba energije. Eksperimentalni rezultati dokazujejo zmožnosti testnega okolja pri prepoznavanju dejanskih izzivov v zveznem učenju, kot so učinki zastojev zaradi heterogenosti naprav. CoLExT-A služi kot odprtokodni vir za raziskovalno skupnost zveznega učenja, saj olajšuje razvoj in evalvacijo robustnih FL sistemov.

• Ključne besede: Zvezno učenje, testno okolje, Android, CoLExT-A}