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联邦学习研究通常从一个看似简单的问题开始：下一步应该尝试什么？一个新的聚合规则、一个FedProx系数、一个客户端采样策略——这些超参数空间极其庞大，手动探索效率低下。NVIDIA FLARE Auto-FL通过引入AI智能体来自动化联邦学习的研究流程，使研究人员能够以更高效的方式探索和优化联邦学习方案。Auto-FL的核心是一个智能
联邦学习研究通常从一个看似简单的问题开始：下一步应该尝试什么？一个新的聚合规则、一个FedProx系数、一个客户端采样策略——这些超参数空间极其庞大，手动探索效率低下。NVIDIA FLARE Auto-FL通过引入AI智能体来自动化联邦学习的研究流程，使研究人员能够以更高效的方式探索和优化联邦学习方案。Auto-FL的核心是一个智能
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联邦学习研究通常从一个看似简单的问题开始：下一步应该尝试什么？一个新的聚合规则、一个FedProx系数、一个客户端采样策略——这些超参数空间极其庞大，手动探索效率低下。NVIDIA FLARE Auto-FL通过引入AI智能体来自动化联邦学习的研究流程，使研究人员能够以更高效的方式探索和优化联邦学习方案。
Auto-FL的核心是一个智能体驱动的自动调优框架。它集成了多种联邦学习算法和超参数搜索策略，研究人员只需定义任务和评估指标，Auto-FL的智能体自动设计实验、执行训练轮次、分析结果并迭代优化。框架利用NVIDIA FLARE的分布式训练能力，在多个GPU节点上并行运行实验。Auto-FL还集成了NeMo Guardrails对智能体的决策过程进行安全约束，大幅降低了联邦学习研究的门槛。
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