Optimizando el Aprendizaje Federado Jerárquico para Solicitudes de Inferencia

El Aprendizaje Federado Jerárquico (HFL) es una técnica que ayuda a reducir los Costos de comunicación y distribuir la carga del servidor al introducir nodos agregadores intermedios. Estos nodos se sitúan entre los Clientes y el servidor central, lo que permite una mejor gestión de los modelos de aprendizaje automático. Al tener réplicas de modelos en varios niveles-incluyendo dispositivos de cliente, nodos intermedios y el servidor global-HFL facilita el manejo eficiente de las solicitudes de inferencia.

Sin embargo, esta configuración crea algunos desafíos, especialmente al entrenar y servir modelos al mismo tiempo. Al usar recursos compartidos tanto para el entrenamiento como para la inferencia, estas actividades pueden interferir entre sí, lo que provoca problemas de rendimiento. Para solucionar esto, proponemos un esquema de orquestación que está consciente de las cargas de trabajo de inferencia. Este esquema tiene como objetivo optimizar la configuración de HFL considerando cómo las solicitudes de inferencia afectan la capacidad de procesamiento.

En el dominio del transporte, podemos ver ventajas significativas. Al optimizar dónde se colocan los nodos agregadores y cómo se asocian los dispositivos con ellos, podemos reducir la latencia de inferencia y los costos de comunicación en comparación con los métodos tradicionales de aprendizaje federado centralizado.

#Antecedentes

En el aprendizaje automático tradicional, un modelo generalmente se entrena con datos recopilados en un servidor central en la nube. Las solicitudes de inferencia pueden ser atendidas desde la nube o directamente desde los dispositivos finales, lo cual se está volviendo más común con el crecimiento de la computación en el borde. Tanto el entrenamiento como la inferencia tienen sus propios desafíos.

Los datos a menudo están dispersos entre muchos dispositivos, lo que dificulta reunir todo en un solo lugar. Esto genera preocupaciones sobre la logística y la privacidad. Además, aunque los aceleradores de IA están ampliamente disponibles, servir solicitudes de inferencia de manera rápida y precisa mientras se mantiene la privacidad es complicado.

El aprendizaje federado (FL) ha surgido como una posible solución a algunos de estos problemas. En FL, los clientes recopilan datos en sus propios dispositivos y entrenan un modelo localmente. Luego envían los resultados a un servidor central, que combina la información para crear un nuevo modelo global. Este proceso continúa hasta que el modelo alcanza un nivel deseado de precisión.

FL se diferencia del aprendizaje profundo tradicional porque involucra muchos nodos participantes, y los datos suelen estar desequilibrados y no son uniformes. El rendimiento en FL depende en gran medida de las capacidades de comunicación de los dispositivos involucrados, que pueden variar ampliamente. Además, FL puede incurrir en costos significativos de red, ya que los clientes necesitan compartir actualizaciones de modelos en lugar de datos sin procesar.

HFL tiene como objetivo abordar estos desafíos al permitir agregaciones frecuentes en el borde de la red, reduciendo la necesidad de un manejo costoso en la nube. En esta configuración, los clientes se agrupan, con nodos agregadores locales designados para cada grupo, optimizando aspectos como los costos de comunicación y la velocidad de aprendizaje.

#El papel de los agregadores en HFL

En el FL jerárquico, la pregunta clave es cómo agrupar eficazmente a los clientes de FL y asignar nodos agregadores locales para mejorar el rendimiento. Como resultado de esta estructura, las réplicas de modelos se crean de forma natural durante el proceso de HFL. Estas réplicas son accesibles para atender solicitudes de inferencia, lo que puede llevar a respuestas más rápidas gracias a su proximidad.

Sin embargo, este arreglo requiere una coordinación cuidadosa entre el entrenamiento y la inferencia. Los escenarios de aprendizaje continuo, donde los modelos necesitan ser reentrenados mientras se sirven solicitudes de inferencia, pueden llevar a competencia por los recursos de computación y red. Esto hace que sea esencial orquestar estos dos procesos juntos para mantener un alto rendimiento.

#La importancia de la orquestación consciente de la carga

Nuestro trabajo se centra en la orquestación del FL jerárquico continuo y busca responder dos preguntas principales:

1. ¿Cómo podemos orquestar un proceso HFL mientras estamos conscientes de las cargas de trabajo de inferencia?
2. ¿Qué mejoras de rendimiento podemos lograr en términos de reducción de la latencia de inferencia y costos de comunicación?

Al introducir un marco para la orquestación de HFL, podemos resolver el problema de Orquestación HFL consciente de la inferencia (HFLOP). Este marco nos permite asignar de manera óptima dispositivos FL a nodos agregadores, considerando sus capacidades de procesamiento. Hasta donde sabemos, este es el primer esfuerzo por considerar la interacción entre el entrenamiento y la inferencia en el contexto de HFL.

Aplicamos nuestro esquema de optimización en un escenario del mundo real que involucra el transporte. Los resultados indican que nuestro enfoque conduce a reducciones viables tanto en la latencia de inferencia como en los costos de comunicación. Nuestro código también está disponible como código abierto para ayudar a otros investigadores.

#Resumen del aprendizaje continuo

El aprendizaje continuo o de por vida es un área de estudio reconocida que trata de adaptar modelos a lo largo del tiempo utilizando datos en streaming. Este enfoque permite que los modelos mejoren basándose en el aprendizaje pasado mientras se ajustan y aplican conocimientos a nuevas situaciones. Sin embargo, este aspecto a menudo no se considera en el aprendizaje federado, que típicamente asume un proceso de entrenamiento único.

En realidad, los modelos pueden necesitar reentrenamiento con el tiempo para mantener su precisión. La investigación actual enfatiza métodos para gestionar este problema, centrándose en el olvido catastrófico-donde los modelos no logran retener conocimientos previos a medida que ingresan nuevos datos. Algunos métodos exploran el uso de estrategias ponderadas para el procesamiento y soluciones de entrenamiento local para mejorar el rendimiento.

Es esencial notar que los estudios existentes se concentran principalmente en el aspecto del entrenamiento y no consideran los desafíos de la orquestación del servicio dentro de los procesos de aprendizaje continuo.

#La necesidad de optimización conjunta entrenamiento-inferencia

Mucha de la investigación actual en aprendizaje federado se enfoca en la fase de entrenamiento, pasando por alto la etapa de inferencia. Esto es especialmente importante en el aprendizaje continuo, donde las tareas de inferencia y entrenamiento pueden superponerse.

Trabajos anteriores han comenzado a abordar los problemas de optimizar tanto el entrenamiento como la inferencia juntos. Han introducido modelos para entender el rendimiento de los clientes según sus capacidades de inferencia. Los desafíos incluyen gestionar las decisiones de los clientes, como si participar en FL y cómo manejar actualizaciones de modelos.

Nuestro trabajo comparte una motivación similar pero enfatiza el marco de HFL. A pesar del cuerpo de trabajo existente en HFL, todavía hay un vacío en estudios que examinen el servicio de inferencia dentro del contexto de HFL.

#Aplicaciones para la predicción del flujo de tráfico

Un área práctica en la que el aprendizaje continuo y federado es particularmente relevante es la Predicción del Flujo de Tráfico (TFP). Predicciones de tráfico precisas son esenciales para aliviar la congestión y optimizar el transporte en ciudades inteligentes. En TFP, varios sensores recopilan datos y entrenan modelos locales para la estimación del flujo de tráfico futuro. Estos modelos deben adaptarse continuamente a las condiciones de tráfico cambiantes.

Varios métodos existentes se enfocan en enfoques de aprendizaje federado adaptados para TFP. Por ejemplo, algunos esquemas agrupan a los clientes según las similitudes de sus modelos locales, mientras que otros proponen algoritmos que utilizan redes neuronales específicas para mejorar las predicciones.

A diferencia de trabajos anteriores, nuestro enfoque está en un servicio rápido de TFP específicamente adaptado para configuraciones HFL.

#Arquitectura del sistema

El objetivo de HFL es reducir los costos de comunicación y la carga en servidores de agregación individuales. Los clientes se organizan en clústeres según su proximidad en la red. Realizan agregaciones locales primero antes de enviar los modelos agregados a un servidor global.

Este proceso de agregación en dos niveles permite que los clientes transmitan sus modelos entrenados a los servidores locales, que luego agregan estos modelos y envían la versión actualizada de vuelta a los clientes. Después de suficientes rondas locales, el modelo local se envía al servidor global para la agregación final.

Nuestra arquitectura considera la orquestación conjunta de los procesos de entrenamiento y servicio de inferencia. El sistema incluye un orquestador general, como Kubernetes, que ayuda a reunir información sobre la infraestructura de computación, mientras también gestiona el despliegue de microservicios.

Un orquestador de servicio especializado a nivel de HFL toma decisiones basadas en datos en tiempo real sobre el estado de los recursos y las solicitudes de los clientes. A través de mecanismos de agrupamiento, puede formar una jerarquía de clientes y determinar una configuración óptima para operaciones eficientes.

#El problema de orquestación HFL consciente de la inferencia

El núcleo de nuestra arquitectura implica agrupar adecuadamente a los clientes y agregadores mientras se consideran sus cargas de trabajo de inferencia. Introducimos un modelo que representa tanto el entrenamiento como la inferencia juntos, junto con una formulación de programación lineal entera, para minimizar los costos de comunicación.

En nuestro modelo, un conjunto de dispositivos participa en la tarea de FL, cada uno con ubicaciones de Agregador elegibles. Los costos de comunicación asociados a los pares dispositivo-agregador difieren según su proximidad.

Después de varias épocas de entrenamiento local, los clientes envían sus cálculos a sus agregadores asignados. Estos agregadores luego envían sus modelos al servidor global después de completar las rondas locales. Al mismo tiempo, los dispositivos generan solicitudes de inferencia que requieren procesamiento por parte de los nodos que albergan la versión actual del modelo.

El problema de orquestación busca determinar la ubicación óptima de los agregadores y la asignación de dispositivos para minimizar los costos de comunicación mientras se respetan los límites de capacidad de procesamiento.

Las soluciones a este problema implican asignar variables binarias que representan las relaciones dispositivo-agregador y determinar dónde deben colocarse los agregadores. Una solución exitosa disminuirá los costos de comunicación mientras garantiza que todos los dispositivos reciban recursos suficientes.

#Consideraciones de rendimiento

Dada la complejidad del problema de orquestación, encontrar soluciones óptimas para instancias más grandes puede ser un desafío. Probar varios tamaños de instancias del problema muestra que puede llevar un tiempo significativo derivar soluciones óptimas.

Sin embargo, esto es manejable en muchas situaciones prácticas, ya que la orquestación HFL no necesita ser resuelta con frecuencia. Para configuraciones más grandes, pueden usarse adaptaciones de heurísticas existentes y métodos de aproximación.

#Metodología de pruebas

Se realizaron experimentos para evaluar el rendimiento de nuestro esquema de orquestación, centrándose en los costos de comunicación, los tiempos de servicio de inferencia y la precisión general de los clientes de aprendizaje federado.

Se probó un marco de aprendizaje federado jerárquico con solicitudes de inferencia. A medida que los clientes entrenan continuamente modelos en sus datos locales, envían sus modelos entrenados a los servidores locales. Si es necesario, las solicitudes de inferencia se reenvían al agregador relevante.

#Rendimiento del aprendizaje continuo

Usando Unidades Recurrentes Gated (GRU) para la predicción del tráfico, nuestros experimentos exploraron los beneficios del entrenamiento continuo, que implica usar un modelo con datos anteriores mientras se adapta a nueva información.

El mejor rendimiento se logró con una estructura específica, lo que llevó a errores cuadráticos medios (MSE) más bajos en comparación con modelos estáticos.

#Rendimiento del servicio de inferencia

Más experimentos se centraron en cuán efectivamente se procesaban las solicitudes de inferencia mientras los clientes estaban entrenando. A cada cliente de aprendizaje federado se le asignó una tasa de solicitudes de inferencia, y se añadieron servidores edge para manejar estas solicitudes.

En configuraciones no jerárquicas, los clientes tenían que depender de servidores en la nube, lo que llevaba a tiempos de respuesta más altos. En configuraciones jerárquicas, los clústeres basados en la ubicación permitieron que los servidores locales manejaran las solicitudes, mejorando significativamente los tiempos de respuesta.

En las pruebas, el tiempo de respuesta promedio para las solicitudes de inferencia fue mucho más bajo en las configuraciones jerárquicas en comparación con las no jerárquicas, demostrando que procesar más cerca del cliente conduce a un mejor rendimiento.

#Latencia de extremo a extremo

El estudio también analizó la latencia de extremo a extremo a través de diferentes capacidades de computación, comparando el rendimiento de varios métodos. Con la suposición de que los servidores edge tenían un poder similar a los servidores en la nube, los resultados mostraron que los métodos jerárquicos proporcionaron mejoras consistentes en los tiempos de respuesta.

#Ahorros de costos

Por último, se analizaron los costos de comunicación en diferentes escenarios. Los experimentos indicaron que nuestros métodos jerárquicos llevan a reducciones considerables en los costos de comunicación en comparación con los métodos estándar de aprendizaje federado.

A medida que aumentaba la densidad de nodos edge, los ahorros se volvían más significativos, mostrando que la agrupación podía reducir efectivamente los costos de comunicación en general.

#Extensiones y trabajo futuro

El problema de orquestación HFL se puede ampliar aún más para capturar diversas necesidades operativas, como tener en cuenta la privacidad y la fiabilidad. Además, abordar diferentes distribuciones de datos entre los clientes es un nuevo desafío que añade complejidad al proceso de orquestación.

En entornos prácticos, adaptarse a los cambios dinámicos en las poblaciones de dispositivos y las condiciones de los nodos edge también será crucial. Este trabajo continuo busca refinar estos enfoques, asegurando que puedan manejar escenarios del mundo real de manera efectiva.

#Conclusión

Este trabajo abordó los desafíos asociados con servir solicitudes de inferencia mientras se entrenan modelos en un contexto de aprendizaje federado. Al introducir el problema de orquestación HFL consciente de la inferencia, sentamos las bases para un sistema que agrupa a los clientes según sus cargas de trabajo de inferencia y los costos de red.

Nuestros experimentos reforzaron las ventajas de este enfoque, mostrando reducciones en los costos de comunicación y los tiempos de respuesta mientras se mantiene el entrenamiento continuo de los clientes de aprendizaje federado. Estos beneficios son vitales para aplicaciones como la predicción del tráfico, demostrando el potencial de HFL en escenarios del mundo real.