联邦学习在边缘设备上的实现涉及到在不集中数据的情况下跨去中心化设备训练机器学习模型。该过程始于中央服务器初始化一个全局模型，然后将其分发给参与的边缘设备（例如，智能手机、物联网传感器）。每个设备使用自己的数据在本地训练模型，计算更新（例如，梯度调整或权重变化），并将这些更新发送回服务器。服务器聚合来自多个设备的更新——通常使用联邦平均等算法——以优化全局模型，然后将其重新分发用于进一步的训练轮次。这个循环持续进行，直到模型达到期望的性能。
实现细节侧重于平衡效率、隐私和资源限制。本地训练通常使用轻量级框架，如 TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile，这些框架针对低内存和低计算资源进行了优化。设备与服务器之间的通信依赖于 HTTPS 或 MQTT 等协议来处理间歇性连接。安全措施包括传输中数据的加密以及安全聚合等技术，其中更新的组合方式可以防止暴露个人贡献。例如，TensorFlow Federated 提供了模拟联邦工作流的工具，而 OpenMined 的 PySyft 等库则支持同态加密等隐私保护方法，允许服务器处理加密的模型更新而无需解密。
挑战包括管理异构硬件、有限的计算资源以及保护用户隐私。为了解决这些问题，开发者应用了模型量化（降低权重的数值精度）或剪枝（移除冗余参数）等优化技术来减小模型大小。异步聚合适应了可用性不同的设备，避免了慢速或离线参与者造成的瓶颈。差分隐私技术，例如向更新添加噪声，进一步保护敏感数据。例如，苹果在 iOS 键盘建议中使用了联邦学习，在用户文本输入上进行本地训练，同时确保数据不会离开设备。这些策略使得联邦学习能够有效地在边缘环境中扩展，同时保持性能和隐私。