联邦学习实践：用 Llama Factory 在分布式数据上训练模型
在医疗领域，数据隐私保护尤为重要。医疗机构联盟希望共同训练一个诊断模型，但法律禁止共享原始病历数据。这时，联邦学习技术就能派上用场了。本文将介绍如何使用 Llama Factory 框架，在不转移原始数据的情况下，实现分布式数据的模型训练。
这类任务通常需要 GPU 环境，下面我将详细介绍整个实践过程。
什么是联邦学习与 Llama Factory
联邦学习 (Federated Learning) 是一种分布式机器学习方法，它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型。这种方式特别适合医疗、金融等对数据隐私要求严格的场景。
Llama Factory 是一个开源的大模型微调框架，它整合了多种高效训练技术，支持主流开源模型。其特点包括：
- 支持多种训练策略，包括联邦学习
- 提供 Web UI 和命令行两种操作方式
- 预置多种优化算法，如 LoRA 等
- 兼容多种主流大模型架构
环境准备与部署
在开始联邦学习训练前，我们需要准备好运行环境。Llama Factory 对硬件有一定要求：
- GPU：建议至少 16GB 显存（如 NVIDIA V100 或 A100）
- 内存：建议 32GB 以上
- 存储：建议 100GB 以上空间
部署步骤如下：
- 获取预装 Llama Factory 的环境镜像
- 启动容器服务
- 检查 CUDA 和 PyTorch 版本是否兼容
# 检查 CUDA 版本
nvidia-smi
# 检查 PyTorch 版本
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
联邦学习配置与启动
Llama Factory 支持通过配置文件来设置联邦学习参数。我们需要为每个参与机构创建独立的配置文件。
典型的配置文件内容如下：
{
"federated": {
"num_clients": 3,
"rounds": 10,
"local_epochs": 2,
"batch_size": 8,
"learning_rate": 2e-5
},
