MiniD3fl[Work in Progress]

MiniD3flは、非中央集権型連合学習のシミュレーションを行うElixirベースのプロジェクトです。このプロジェクトは現在進行中です。

概要

MiniD3flは、以下の４つの観点を満たす非中央集権型連合学習のシミュレーターです。：

• スケーラビリティ（クライアント数）
• 通信品質の反映（帯域幅、パケットロスなど）
• クライアントの可用性
• 非同期な学習

TODO

コード内に'#TODO'と書かれている部分を参照のこと。

• MNISTデータの分割と、いちいちファイル読み込みせずに、VM上に配置
• サンプルを高度化（ノードが一列、ランダム、スター、リング）
• Supervised Treeの追加

バグ修正

• （動作検証段階であり、今後追加予定）

インストール

このプロジェクトをローカルにインストールするには、以下の手順に従ってください：

1. リポジトリをクローン：

   git clone https://github.com/your_username/mini_d3fl.git
   cd mini_d3fl
   
   

2. Elixirなどのインストール

   • install elixir

   • mix deps.get

3. Run the Simulator Sample:

   •  iex --erl "+t 2000000" -S mix
     iex(1)> NumMock.measure(5)

     +t 2000000によって、elixir の atom数上限を2000000などにする。（Compute Nodeが1000程度の場合.） NumMock.measure(5)で、Compute Nodeが５個の場合の、一列のネットワークトポロジーでのサンプルが実行される。