Docker, Kubernetes и Slurm в одной упряжке: федеративное обучение без общей инфраструктуры

Федеративное обучение позволяет тренировать модели на данных, не вынося их за пределы организаций. Но на практике участники часто используют разные вычислительные стеки: кто-то контейнеры, кто-то Kubernetes, кто-то Slurm. Это затрудняет создание единой федерации. VK Cloud перевела материал, в котором показано, как NVIDIA FLARE решает эту проблему.

Ключ — двухуровневая архитектура платформы. Она отделяет логику обучения от конкретной инфраструктуры, поэтому участники могут оставаться на своих системах и при этом быть частью общего процесса. Не нужно выстраивать единую среду или мигрировать на чужой стек — достаточно, чтобы каждый узел поддерживал стандартный протокол взаимодействия.

Важно, что такой подход сохраняет суверенитет организаций: данные не покидают периметр, а вычислительные ресурсы остаются под контролем владельца. Это особенно ценно в сценариях, где передача данных запрещена или нежелательна, но совместное обучение всё равно необходимо.