在联邦学习中，服务器和客户端之间的通信经过精心设计，以实现在不传输原始数据的情况下进行协作模型训练。服务器通过将全局模型发送给参与的客户端来协调整个过程，客户端在其本地数据上进行训练。然后，客户端将模型更新（例如，梯度或权重）返回给服务器，服务器将这些更新聚合以改进全局模型。通信通常通过标准协议（如 HTTP/HTTPS 或 gRPC）进行，并采用加密来确保隐私。例如，服务器可以使用 TLS 来保护传输中的数据，而客户端则通过令牌或证书进行身份验证，以防止未经授权的访问。这种设置平衡了效率和安全性，因为只交换模型参数，而不是敏感数据。
客户端处理大部分本地计算，从而减轻服务器负载。当客户端收到全局模型后，它利用本地数据集进行训练，计算更新，然后将这些更新发送回去。为了最小化带宽，通常会采用梯度压缩（例如，将值量化到较低精度）或稀疏化（仅发送重要更新）等技术。例如，移动设备可以训练一个键盘预测模型，然后仅传输前 10% 的梯度值。服务器还必须处理客户端可用性的差异性——某些设备可能处于离线状态或速度较慢。为解决此问题，TensorFlow Federated 等框架使用异步更新，允许服务器在收到部分客户端响应后继续进行，而无需等待所有客户端。
服务器使用诸如联邦平均 (FedAvg) 等算法来聚合客户端更新，该算法根据数据集大小或其他因素计算客户端模型的加权平均值。安全聚合协议，例如利用同态加密或安全多方计算的协议，可以在聚合期间进一步保护更新。例如，Google 在 Gboard 中的实现通过在解密前组合加密更新来掩盖个人贡献。PyTorch 的 FLSim 或 OpenFL 等框架提供了内置工具，用于管理通信工作流程、处理失败客户端的重试以及优化网络使用。这种架构在保持原始数据去中心化的同时，确保了在各种设备和网络条件下实现可扩展性、隐私性和适应性。