フェデレーテッド学習における集約LLM選択戦略
[!NOTE] 最新の実装状況は 機能実装ステータス (Remaining Functionality) を参照してください。
実装ノート（アーティファクト）: トレーニングスクリプトが出力する
artifact_manifest.jsonと推奨CLIフラグについてはdocs/implementation/ARTIFACT_MANIFESTS.mdを参照してください。
概要
EvoSpikeNetの分散脳アーキテクチャにおけるフェデレーテッド学習では、動的集約LLM選択機構を実装しています。これにより、各学習ラウンドで最適なノード（LLM）を集約の中心として選択できます。
集約LLM選択の重要性
従来のフェデレーテッド学習では、全クライアントのモデルパラメータを単純に平均化していました。しかし、分散脳システムでは：
- ノードの役割が異なる: PFC（中央制御）、Visual（視覚）、Audio（聴覚）など
- 性能に差がある: GPU搭載ノードとCPUのみのノードなど
- 負荷状態が変動: リアルタイムで処理負荷が変化
そのため、状況に応じて最適なノードを集約の中心として選択する必要があります。
実装された選択戦略
1. PFC中心戦略（PFCCentricStrategy）
用途: 標準的な分散脳アーキテクチャ
<!-- from evospikenet.federated_strategy import create_dynamic_fedavg_strategy -->
# PFCノードを常に集約の中心とする
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="pfc_centric",
pfc_node_id="pfc-0", # PFCノードのID
min_fit_clients=2
)
特徴: - PFCノードが中央制御ハブとして全集約を調整 - 最もシンプルで安定した戦略 - 脳の前頭前野（PFC）の役割を模倣
2. 負荷ベース戦略（LoadBasedStrategy）
用途: 負荷分散を重視する環境
# 最も負荷の低いノードを集約の中心とする
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="load_based",
cpu_weight=0.6, # CPU使用率の重み
memory_weight=0.4, # メモリ使用率の重み
min_fit_clients=2
)
特徴: - CPU使用率とメモリ使用率を監視 - リソースに余裕のあるノードを選択 - システム全体のスループットを最適化
3. 性能ベース戦略（PerformanceBasedStrategy）
用途: モデル品質を最優先する環境
# 最も高性能なノードを集約の中心とする
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="performance_based",
accuracy_weight=0.5, # 精度の重み
loss_weight=0.3, # 損失の重み
convergence_weight=0.2, # 収束速度の重み
min_fit_clients=2
)
特徴: - 訓練精度、損失、収束速度を評価 - 最も優れた性能を示すノードを選択 - モデル品質の向上を重視
4. ハイブリッド戦略（HybridStrategy）★推奨★
用途: バランスの取れた運用（推奨）
# 負荷と性能の両方を考慮
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="hybrid",
load_weight=0.4, # 負荷の重み
performance_weight=0.6, # 性能の重み
pfc_bonus=0.1, # PFCノードへのボーナス
aggregator_weight_multiplier=2.0, # 選択されたノードの重み倍率
min_fit_clients=2
)
特徴: - 負荷状態とパフォーマンスを総合評価 - PFCノードに若干のボーナスを付与 - 最もバランスの取れた戦略
5. 量子変調戦略（QuantumModulatedStrategy）
用途: EvoSpikeNet固有の量子変調機能を活用
# PFCの量子変調係数α(t)を考慮
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="quantum_modulated",
entropy_threshold=0.5, # エントロピー閾値
min_fit_clients=2
)
特徴: - PFCの認知エントロピーと量子係数α(t)を活用 - 低エントロピー（確信度が高い）状態のPFCを優先 - EvoSpikeNetの特許技術である量子変調フィードバックループを利用
使用例
基本的な使用方法
# サーバー起動スクリプト（run_fl_server.py）
import flwr as fl
<!-- TODO: update or remove - import fail import create_dynamic_fedavg_strategy -->
def main():
# ハイブリッド戦略で集約LLMを動的に選択
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="hybrid",
load_weight=0.4,
performance_weight=0.6,
pfc_bonus=0.1,
aggregator_weight_multiplier=2.0,
fraction_fit=0.8,
min_fit_clients=3,
min_available_clients=3
)
# Flowerサーバーを起動
fl.server.start_server(
server_address="0.0.0.0:8080",
config=fl.server.ServerConfig(num_rounds=10),
strategy=strategy,
)
if __name__ == "__main__":
main()
ノードメトリクスの更新
# クライアント側でメトリクスを収集して送信
class EvoSpikeNetClient(fl.client.NumPyClient):
def fit(self, parameters, config):
# ... 訓練処理 ...
# メトリクスを収集
metrics = {
'accuracy': 0.95,
'loss': 0.05,
'cpu_usage': 45.2,
'memory_usage': 62.8,
'convergence_rate': 0.8,
'entropy': 0.3, # PFCの場合
'alpha_t': 0.65, # PFCの場合
}
return parameters, num_examples, metrics
サーバー側でのメトリクス更新
# カスタムコールバックでメトリクスを更新
class MetricsCallback:
def __init__(self, strategy):
self.strategy = strategy
def on_fit_end(self, server_round, results, failures):
# 各クライアントからのメトリクスを戦略に反映
for client_proxy, fit_res in results:
node_id = client_proxy.cid
if fit_res.metrics:
self.strategy.update_node_metrics(node_id, fit_res.metrics)
選択プロセスの詳細
1. ハイブリッド戦略の選択プロセス
各ラウンドで：
1. 全クライアントから訓練結果を収集
2. 各ノードのハイブリッドスコアを計算：
hybrid_score = load_weight × load_score +
performance_weight × performance_score +
pfc_bonus (if PFC)
where:
- load_score = 1.0 - (cpu_usage + memory_usage) / 200
- performance_score = (accuracy + 1/(1+loss)) / 2
3. 最高スコアのノードを集約の中心として選択
4. 選択されたノードの重みを2倍（デフォルト）にして集約
5. 重み付き平均でグローバルモデルを更新
2. 量子変調戦略の選択プロセス
各ラウンドで：
1. PFCノードから認知エントロピーとα(t)を取得
2. 量子スコアを計算：
quantum_score = (1.0 - entropy) × alpha_t
- 低エントロピー = 確信度が高い状態
- 適度なα(t) = バランスの取れた変調
3. 機能モジュールからはスパイク蒸留知識を評価
4. 最高量子スコアのノードを集約の中心として選択
パラメータチューニング
aggregator_weight_multiplier（集約ノード重み倍率）
- デフォルト: 2.0
- 推奨範囲: 1.5 ～ 3.0
- 効果: 選択されたノードの影響力を調整
# 選択されたノードの影響力を強める
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="hybrid",
aggregator_weight_multiplier=3.0 # より強い影響
)
# 選択されたノードの影響力を控えめに
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="hybrid",
aggregator_weight_multiplier=1.5 # 控えめな影響
)
ハイブリッド戦略の重みバランス
# 負荷を重視（リソース効率優先）
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="hybrid",
load_weight=0.7,
performance_weight=0.3
)
# 性能を重視（品質優先）
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="hybrid",
load_weight=0.3,
performance_weight=0.7
)
# バランス型（推奨）
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="hybrid",
load_weight=0.4,
performance_weight=0.6
)
集約結果の確認
ログ出力
2025-12-16 10:15:23 INFO Round 1: Aggregator selected - pfc-0
2025-12-16 10:15:23 INFO Selected aggregator: pfc-0 (hybrid score: 0.872)
2025-12-16 10:16:45 INFO Round 2: Aggregator selected - lang-main
2025-12-16 10:16:45 INFO Selected aggregator: lang-main (hybrid score: 0.895)
メトリクスの確認
# 集約後のメトリクスにaggregator_nodeが含まれる
{
'accuracy': 0.94,
'loss': 0.06,
'aggregator_node': 'pfc-0'
}
ベストプラクティス
1. 開発環境
- 推奨戦略: PFC中心戦略
- 理由: シンプルで予測可能な動作
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="pfc_centric",
min_fit_clients=2
)
2. 本番環境（バランス重視）
- 推奨戦略: ハイブリッド戦略
- 理由: 負荷と性能のバランスが良い
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="hybrid",
load_weight=0.4,
performance_weight=0.6,
pfc_bonus=0.1,
aggregator_weight_multiplier=2.0
)
3. 本番環境（品質最優先）
- 推奨戦略: 性能ベース戦略
- 理由: モデル品質を最大化
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="performance_based",
accuracy_weight=0.5,
loss_weight=0.3,
convergence_weight=0.2
)
4. 研究・実験環境
- 推奨戦略: 量子変調戦略
- 理由: EvoSpikeNet固有の特許技術を活用
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="quantum_modulated",
entropy_threshold=0.5
)
トラブルシューティング
Q1: 常に同じノードが選択される
原因: ノードメトリクスが更新されていない 解決策: クライアント側で最新のメトリクスを送信
def fit(self, parameters, config):
# メトリクスを必ず含める
metrics = {
'accuracy': current_accuracy,
'loss': current_loss,
'cpu_usage': get_cpu_usage(),
'memory_usage': get_memory_usage()
}
return parameters, num_examples, metrics
Q2: 集約が不安定
原因: aggregator_weight_multiplierが高すぎる 解決策: 重み倍率を下げる
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="hybrid",
aggregator_weight_multiplier=1.5 # 2.0から下げる
)
Q3: PFCノードが選択されない
原因: pfc_bonusが不足 解決策: ボーナスを増やす
strategy = create_dynamic_fedavg_strategy(
strategy_type="hybrid",
pfc_bonus=0.2 # 0.1から上げる
)
まとめ
フェデレーテッド学習における集約LLMの選択は、ハイブリッド戦略を使用することで：
- 動的に最適なノードを選択
- 負荷と性能のバランスを取る
- PFCノードを適度に優先
- システム全体の効率を最適化
を実現できます。用途に応じて適切な戦略を選択してください。