★ FEATURED ARTICLE 【免费下载链接】FractalCoreThe central nervous system and backend orchestrator for Fractal. It handles multi-tenant task scheduling, real-time TFLOPs budgeting, and federated weight aggregation using FedAvg.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/FractalCore点击查看免费下载想理解 FractalCore 控制面Control Plane如何协调 Android 设备集群完成联邦学习吗这篇文章将带你逐步拆解它的多租户任务调度、实时 TFLOPs 预算管控、FedAvg 权重聚合与模型切片机制——无需分布式系统背景跟着架构脉络走一遍即可。1️⃣ FractalCore 解决什么问题想象这样一个场景你手里有几十台闲置的 Android 手机。它们平时只刷网页、待机GPU 和 NPU 几乎白班。FractalCore 要做的就是把这些分散的移动端算力聚合成一个可编排的训练集群。它是 Fractal 去中心化计算生态的中枢服务器、控制面与模型编译引擎承担两大核心职责职责一句话解释 联邦学习编排把数据集切成二进制分片派发给 Android 节点本地训练收回权重增量后用 FedAvg 聚合成全局模型✂️ 基础模型切片把 Llama 3 8B 这类大模型离线手术成 INT4 量化、XNNPACK 加速的.pte分层文件让手机能零拷贝加载推理关键点服务器永远不接触原始用户数据。所有训练发生在手机端控制面只搬运数学结果权重增量。这也是为什么官方把它定位为生态的中枢神经系统。2️⃣ 整体架构控制面的四大子系统FractalCore 用Flask 应用承载整个控制面源码集中在 src/fractal_server/server.py。官方架构图见 docs/architecture.md核心可拆成四个协作层Android 节点集群 (FractalAndroid) │ REST HTTPS拉任务 / 下模型 / 传检查点 ▼ ┌─────────────────────────────────────────┐ │ ① REST 网关 X-Auth-Token 会话管理器 │ │ ② 多租户隔离管理器文件系统沙箱 │ │ ③ 任务队列与 TFLOPs 预算调度器 │ │ ④ FedAvg 联邦聚合引擎 模型切片编译器 │ └─────────────────────────────────────────┘ │ ▼ 本地租户存储仓 Cloud Firestore 奖励账本① 会话层登录即签发 64 位十六进制X-Auth-Token每个请求头校验全程不用 Cookieserver.py 中的_issue_token。② 租户层每个租户独占一棵目录树物理隔离下文细讲。③ 调度层轮询式任务派发 实时算力预算扣减。④ 聚合层达到人数阈值后执行确定性张量平均并触发奖励入账。完整 REST 接口契约可在 docs/api.md 中查到设备侧主要用到三个端点/api/task/current领任务、/download/*拉模型与数据分片、/api/model/upload回传检查点。3️⃣ 多租户隔离一个租户一个数据筒仓当多个团队共用一台 FractalCore 时最核心的问题就是互相看不见对方的东西。FractalCore 的答案是文件系统级沙箱data/tenants/{username}/ ├── bins/ # 预处理后的二进制数据集分片 (images.bin / labels.bin) ├── uploads/ # 客户端上传的检查点增量 (.ckpt) ├── global_model/ # FedAvg 聚合出的全局模型 └── session_state.json # 当前轮次、预算与参与计数隔离由 TenantSession 类实现会话创建时即锁定自己的download_dir、upload_dir与全局模型路径任何文件路径解析都被限制在租户目录内。会话隔离同样讲究浏览器把 token 存进sessionStorage按标签页隔离不同标签页登录不同租户也不会串号。管理员在 admin 控制台 里可以创建租户、设置 TFLOPs 算力上限和 MB 奖励费率4️⃣ 任务调度Android 节点如何领到活这是控制面最精妙的部分。Android 节点会周期性轮询GET /api/task/current?device_idxxx控制面按以下流水线响应server.py轮询租户选择_get_next_tenant_rr在所有活跃租户间轮询Round-Robin只挑正在运行、未暂停、预算足够的租户保证多租户公平客户端上限检查该租户当前挂载设备数 ≥MAX_CLIENTS则拒绝HTTP 403预算扣减按任务成本从remaining_tflops中扣减下一节细讲出队派发从任务队列头部取出一个ActiveTask描述符其中包含task_Id、模型 URL、数据分片 URL、超参数epoch、batch_size 等登记绑定把task_Id → 设备写入内存映射为后续上传校验做准备。防重放设计是亮点每个task_Id都是一次性凭证上传时立即从注册表中消费pop。过期、重复或伪造的task_Id一律 HTTP 400 拒绝——这防止了节点重放旧权重或注入脏数据。任务派发后节点会依次从/download/model、/download/images、/download/labels拉取模型与二进制数据分片数据以固定步长的.bin字节流下发支持快速 HTTP 流式传输然后在本地完成 TFLite 训练5️⃣ 实时 TFLOPs 预算给设备集群装算力电表每个租户都有一个算力预算max_tflops。控制面内置了一个计量常数MobileNet 在 28×28 图像上单次前向反向约消耗12.6 亿次浮点运算server.pyFLOPS_PER_IMAGE 12.6e6 # MobileNet 28×28, 每张图每个 epoch由此推出单任务成本与整场会话成本的估算公式单任务每个 bin 的样本数 × epoch 数 × 单图 FLOPs整场会话再乘以bin 总数 × 最大轮次调度器在每次派发任务前实时扣减remaining_tflops预算耗尽立刻停发403。租户修改配置时还会做前瞻校验若投影总消耗超过预算直接返回 400 并提示Reduce Bins, Items/Bin, Epochs, or Rounds——相当于先算清账单再开工。这套机制让管理员能精确回答这批手机今晚最多能烧掉多少 TFLOPs6️⃣ FedAvg 聚合把 N 台手机的结果捏成 1 个全局模型当某个租户收到MAX_CLIENTS个检查点后法定人数 / quorum控制面在后台线程触发联邦平均do_federated_averaging$$\bar{W}{t1} \frac{1}{K}\sum{k1}^{K} W_{t1}^{k}$$流程分四步加载从uploads/目录读取全部.ckpt张量TensorFlow checkpoint 格式求和逐键对有效检查点做元素级累加无效文件记错跳过求均值并导出除以有效检查点数 K保存为新的全局模型global.ckpt轮次推进round 1、清空设备占用、重置上传计数重新武装任务队列进入下一轮。隐私闭环在这里完成原始检查点聚合后即可清除AUTO_DELETE_CHECKPOINTS服务器自始至终只见过权重增量从未见过任何一张原始训练图片。这就是Zero Data Ingress策略完整威胁模型见 docs/security.md。7️⃣ 奖励与认证谁贡献算力谁拿液态 MB设备贡献不白干。每个任务描述符里都携带reward_rate由总 MB 预算 ÷ 客户端数自动推导。检查点校验通过时firebase_reward.py 会在后台线程把Liquid MB 算力代币原子累加Increment(mbs)到 Cloud Firestore 中对应设备的名下——一个去中心化的算力贡献账本。认证入口采用标签页隔离的 token 化设计安全机制设计意图X-Auth-Token头认证无 Cookie 回退杜绝跨标签页、跨客户端会话渗透data/tenants/{username}/目录沙箱物理阻断跨租户文件访问一次性task_Id防止检查点重放与过期权重注入零原始数据入口用户数据永不离开设备8️⃣ 如何快速跑起 FractalCore生产部署推荐使用 Docker Composedocs/deployment.mdcp .env.example .env docker-compose up --build -d docker-compose logs -f app如果要在裸机手动运行则安装 requirements.txt 后用 Gunicorn 启动 Flask 应用gunicorn --bind 0.0.0.0:5000 src.fractal_server.server:app启动后访问/admin进入管理控制台/tenant进入租户仪表板若本地无租户数据服务会自动播种 3 个演示租户lab_alpha等方便你观察调度日志。 进阶方向src/inference-model-maker/slicer/里的五阶段切片流水线Ingest → Quantize → Trace → Lower → Export负责把大模型切成手机端可mmap零拷贝加载的.pte分层文件详见 run_pipeline.py。9️⃣ 总结一张图记住控制面的心跳阶段控制面动作关键产物① 领任务轮询租户 → 校验预算 → 派发一次性task_IdActiveTask 描述符② 取资源下发.tflite模型 .bin数据分片本地训练输入③ 回传校验task_Id→ 存.ckpt→ 发放 Liquid MB权重增量 奖励入账④ 聚合达到 quorum → FedAvg 张量平均 → 轮次 1新全局模型FractalCore 的设计哲学可以浓缩为一句话让服务器只做调度、计量、聚合这三件轻活把重活全部下放到手机集群——用 TFLOPs 预算做电表用一次性task_Id做防伪用 FedAvg 做收敛最终让一群闲置的 Android 设备变成一台有隐私保障的隐形超算。赞分享【免费下载链接】FractalCoreThe central nervous system and backend orchestrator for Fractal. 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