Hugging Face와 Flower로 연합 학습 구현하기

Hugging Face의 datasets 및 transformers 라이브러리와 Flower 프레임워크를 활용하여 여러 클라이언트에서 언어 모델을 연합 학습(Federated Learning)시키는 방법을 설명한다.

구체적인 예시로 DistilBERT 모델을 사용하여 IMDB 데이터셋의 영화 리뷰를 긍정 또는 부정으로 분류하는 시퀀스 분류(Sequence Classification) 작업을 수행한다.

주요 구현 내용:

• 데이터 처리: datasets 라이브러리를 사용하여 IMDB 데이터를 로드하고, AutoTokenizer를 통해 토큰화 및 PyTorch DataLoader를 생성한다.
• 모델 구성: AutoModelForSequenceClassification을 사용하여 사전 학습된 DistilBERT 모델을 로드한다.
• 학습 루프: 표준 PyTorch 학습/테스트 루프를 구현하여 모델의 손실(Loss)과 정확도(Accuracy)를 계산한다.
• 연합 학습 시뮬레이션: Flower의 시뮬레이션 기능(flwr['simulation'])을 사용하여 Google Colab 환경에서도 여러 클라이언트가 참여하는 연합 학습 환경을 에뮬레이션할 수 있다.