Dezentrales Training, Aggregation, Privacy-Techniken und Multi-Site-Lernprozesse.
AI & ML Engineering Lab · Advanced AI Engineering
Federated Learning Factory
Dezentrales Training, Aggregation, Privacy-Techniken und Multi-Site-Lernprozesse.
FLFAMEL Factory
AMEL · Factory Portfolio
Eine Capability im Engineering-Lebenszyklus.
Diese Factory ist ein spezialisiertes Werkzeug ihres Labs und stellt eine abgegrenzte technische Fähigkeit bereit. Ein Engineering Contract legt den Bedarf fest; Foundations und Baselines bestimmen das Modell. Ausführung und Ergebnisse bleiben versioniert und überprüfbar.
Individuelles Factory-Profil
Federated Learning Factory als Capability im AI & ML Engineering Lab.
Die Federated Learning Factory (FLF) bündelt im AI & ML Engineering Lab den dokumentierten Verantwortungsbereich „Dezentrales Training, Aggregation, Privacy-Techniken und Multi-Site-Lernprozesse“. Sie ist der Domäne „Advanced AI Engineering“ zugeordnet und wird als eigenständig versionierbare Factory-Capability innerhalb dieses fachlichen Rahmens beschrieben.
Das Profil beschreibt das dokumentierte Zielbild dieser konkreten Factory. Es behauptet weder eine bereits produktive Umsetzung noch Funktionen, die im Factory-Steckbrief nicht festgehalten sind.
- Dezentrales Training
- Aggregation
- Privacy-Techniken und Multi-Site-Lernprozesse
- Domäne
- Advanced AI Engineering
- Engineering Lab
- AI & ML Engineering Lab
- Roadmap-Einordnung
- Phase 4 - Advanced & Enterprise, verbleibende Advanced-AI Factory
- Dokumentierter Status
- Konzept im Orthevs Factory-Katalog
Auftrag und Verantwortung
Was die Federated Learning Factory fachlich abdecken soll.
Die folgenden Verantwortungsfelder stammen aus dem versionierten Steckbrief der Federated Learning Factory. Sie konkretisieren den Gegenstand „Dezentrales Training, Aggregation, Privacy-Techniken und Multi-Site-Lernprozesse“ für diese Factory und grenzen ihn von allgemeinen Plattformaufgaben ab.
- Verantwortungsfeld · 01
Dezentrales Training, Aggregation, Privacy-Techniken und Multi-Site-Lernprozesse abbilden.
- Verantwortungsfeld · 02
Teilnehmer, Trainingsrunden, Aggregationsverfahren und Privacy-Grenzen modellieren.
- Verantwortungsfeld · 03
Multi-Site-Lernprozesse mit kontrollierten Datenflüssen unterstützen.
- Verantwortungsfeld · 04
Ergebnisse für Evaluation, Governance und Model Registry bereitstellen.
Factory-spezifischer Ablauf
Wie die Federated Learning Factory in das Orthevs-Modell eingeordnet ist.
Der Ablauf verbindet den fachlichen Auftrag der Federated Learning Factory mit den im Factory Contract vorgesehenen Übergängen. Er ist ein Zielbild für die Ausarbeitung der Capability, kein Nachweis einer vorhandenen Implementierung.
- 01
Auftrag der Federated Learning Factory festlegen
Der dokumentierte Gegenstand „Dezentrales Training, Aggregation, Privacy-Techniken und Multi-Site-Lernprozesse“ definiert den fachlichen Ausgangspunkt und die Grenze der FLF-Capability.
- 02
Ein- und Ausgaben von FLF beschreiben
Manifest, Schemas und versionierte Verträge sollen festhalten, welche Eingaben die Federated Learning Factory verarbeitet und welche Ergebnisse oder Nachweise sie übergibt.
- 03
Im AI & ML Engineering Lab kontrolliert ausführen
Factory Manager, Berechtigungen, Ressourcenangaben und Lifecycle-Zustände ordnen die Ausführung dem zuständigen Lab Core zu.
- 04
Ergebnisse der Federated Learning Factory nachvollziehbar machen
Status, Artefakte und Provenance sollen die für „Dezentrales Training, Aggregation, Privacy-Techniken und Multi-Site-Lernprozesse“ relevanten Abläufe und Übergaben prüfbar halten.
- 05
Verträge und Grenzen prüfen
Die FLF-Capability bleibt innerhalb ihrer dokumentierten Ownership und nutzt angrenzende Factories oder Plattformdienste nur über ausgewiesene Verträge.
- 06
Versioniert weiterentwickeln
Änderungen an Auftrag, Schnittstellen, Artefakten oder Abhängigkeiten der Federated Learning Factory sollen als nachvollziehbare Factory-Versionen geführt werden.
Architekturrolle
Wie die Federated Learning Factory technisch in Orthevs verankert ist.
Die Architektur trennt die fachliche Verantwortung der Federated Learning Factory von gemeinsamen Lab- und Plattformdiensten. Dadurch bleibt die Capability installierbar, versionierbar und über Verträge integrierbar.
Fachlicher Kontext
Die Federated Learning Factory gehört zur Domäne „Advanced AI Engineering“ im AI & ML Engineering Lab. Ihr fachlicher Umfang wird durch den Factory-Steckbrief und die darin benannten Schwerpunkte bestimmt.
Capability und Lifecycle
Die Federated Learning Factory beschreibt eine spezialisierte Capability des AMEL. Ihr Contract soll Eingaben, Ausgaben, Berechtigungen, Versionen und Nachweise festhalten. Die Umsetzung kann je nach Bedarf als Plugin, Paket, Dienst oder Adapter erfolgen und wird erst in einem konkreten Engineering-Prozess qualifiziert.
Schnittstellen und Verträge
Die FLF-Capability soll Identität, Lifecycle, Capability-Schnittstellen, Artefakte, Ausführungsbedingungen und Abhängigkeiten über versionierte Factory Contracts deklarieren.
Artefakte und Nachweise
Manifest, Verträge, Schemas, Implementierung und Prüfungen bilden die im Konzept vorgesehene technische Form der Federated Learning Factory; konkrete Ausprägungen werden erst mit ihrer Factory-Version verbindlich.
Liefergegenstände
Was für die Federated Learning Factory versioniert vorgesehen ist.
Die Artefaktstruktur macht den fachlichen Auftrag der Federated Learning Factory als prüfbare Factory-Capability greifbar. Sie beschreibt die erwartete Form der Ausarbeitung, nicht bereits vorhandene Dateien oder Releases.
- 01
factory.manifest.yaml für Identity, Version, Runtime, Permissions, Capabilities und Dependencies.
- 02
contracts/ für OpenAPI-, gRPC- oder Event-Verträge.
- 03
schemas/ für typisierte Eingaben, Ausgaben, Artefakte und Provenance.
- 04
src/ für Factory-Logik, Adapter und Runtime-Integration.
- 05
tests/ für Contract-, Lifecycle-, Security- und Integrationsprüfungen.
Integration
Verbindlicher Factory Contract
Der Factory Contract macht die Capability installierbar, kombinierbar und kontrollierbar. Er beschreibt nicht nur ihre Schnittstelle, sondern auch Identität, Lifecycle, Ausführungsbedingungen, Sicherheit, Beobachtbarkeit, Abhängigkeiten und Kompatibilität.
- Identity & Manifest mit Factory-ID, Name, Version, Typ, Maintainer, Lizenz und Vertrauensherkunft.
- Lifecycle mit Install, Initialize, Start, Stop, Upgrade, Uninstall sowie Health/Readiness.
- Capability/API über versionierte Plugin-, OpenAPI-, gRPC- oder Event-Contracts inklusive Fehlercodes und Timeouts.
- Artifact-Verträge für typisierte Eingaben und Ausgaben, Schemas, Versionen, Checksums und Provenance.
- Execution-Angaben zu Plugin-Runtime, CPU/RAM/GPU, Storage, Job-Modell, Skalierung und Timeouts.
- Security-Regeln für Permissions, Secrets-Scopes, Network Egress, Isolierung und Audit Events.
- Observability über Logs, Metrics, Traces, Health, Job-Status und Korrelations-IDs.
- Frontend-Erweiterungspunkte mit Routing, Berechtigungen und Versionskompatibilität.
- Dependencies auf benötigte Platform-/Lab-Versionen, andere Capabilities und Backend-Services.
Die aufgeführten Vertragspunkte bilden den im Architekturkonzept vorgesehenen Mindestumfang. Konkrete Protokolle, Schemas und Versionsregeln werden je Factory-Implementierung festgelegt.
Qualität, Sicherheit und Abgrenzung
Kontrollierte Verantwortung für FLF.
Für die Federated Learning Factory gelten nicht nur fachliche Ziele. Der Factory Contract verlangt ebenso nachvollziehbare Berechtigungen, Ausführungsgrenzen, Beobachtbarkeit und dokumentierte Übergaben.
Abgrenzung
Diese Factories gehören zu den fortgeschrittenen AMEL-Fähigkeiten. Langfristige Erweiterungskandidaten wie Robotics AI, Neuro-Symbolic AI, Evolutionary Computing, Causal AI, Knowledge Engineering und Simulation-Based Training sind im Zielbild noch nicht Teil der 32 Factories.
Sicherheitsanforderung
Security-Regeln für Permissions, Secrets-Scopes, Network Egress, Isolierung und Audit Events.
Beobachtbarkeit und Nachweise
Observability über Logs, Metrics, Traces, Health, Job-Status und Korrelations-IDs.
Reifegrad und Roadmap
Planungsstand der Federated Learning Factory.
Die Federated Learning Factory ist mit dem Status „Konzept im Orthevs Factory-Katalog“ und der Roadmap-Einordnung „Phase 4 - Advanced & Enterprise, verbleibende Advanced-AI Factory“ dokumentiert. Damit ist ihr Zielbild im Portfolio verortet; ein produktiver Umfang oder Liefertermin wird daraus nicht abgeleitet.
Nachvollziehbare Quellenbasis
Direkt aus dem Factory-Konzept abgeleitet.
Auftrag, Verantwortungsfelder, Abgrenzung, Artefakte, Verträge und Roadmap dieser Seite stammen aus dem versionierten Steckbrief der Federated Learning Factory (FLF) und dem Architekturkonzept des AI & ML Engineering Lab.
Orthevs Factory Portfolio
Capabilities im Zusammenhang denken.
Factories werden über gemeinsame Verträge zu nachvollziehbaren Engineering-Abläufen verbunden — vom fachlichen Entwurf bis zum Betrieb.