使用 Hugging Face 和 Flower 进行联邦学习

本文介绍了使用Hugging Face和Flower进行联邦学习的方法。通过Fine-tune预训练的distilBERT模型对IMDB评分数据集进行序列分类，使用Hugging Face的datasets库获取数据集并进行数据处理。通过Flower框架实现联邦学习，每个客户端在本地训练模型并将参数发送给服务器，服务器使用预定义的策略聚合所有客户端的参数。最后，使用FedAvg策略和weighted_average函数聚合客户端的指标。