联邦学习 (FL) 是一种机器学习方法，其中模型在去中心化的设备或服务器上进行训练，而无需共享原始数据。一些开源工具简化了联邦学习工作流程的实施。主要选项包括 TensorFlow Federated (TFF)、PySyft、FATE (Federated AI Technology Enabler) 和 Flower。这些框架处理诸如参与者之间的协调、安全聚合以及与现有机器学习库的兼容性等挑战。每种工具都有不同的功能，使其适用于从研究到生产的不同用例。
TensorFlow Federated (TFF) 由 Google 开发，与 TensorFlow 紧密集成，并提供用于模拟 FL 场景的 API。 它是研究人员试验新算法的理想选择，为联邦平均和自定义训练循环提供内置支持。 PySyft 是 OpenMined 生态系统的一部分，与 PyTorch 和 TensorFlow 集成，并通过安全多方计算和差分隐私强调隐私。 FATE 由微众银行支持，面向企业应用，具有生产就绪功能，如跨方身份验证和对水平/垂直联邦学习的支持。 Flower 与框架无关，允许开发人员使用任何 ML 库（PyTorch、TensorFlow 等）并自定义通信协议以实现可扩展性。
选择工具时，请考虑与现有技术栈的兼容性和可扩展性需求。 例如，如果您已经使用 TensorFlow，则 TFF 效果很好，而 Flower 的灵活性适合异构环境。 NVIDIA FLARE 是另一个针对医疗保健和边缘设备优化的选项，提供内置的隐私保护技术。 开源 FL 工具通常优先考虑可扩展性，使开发人员能够添加自定义安全措施或聚合策略。 但是，部署 FL 系统仍然需要仔细处理网络延迟、参与者退出和数据异构性。 社区支持各不相同：TFF 和 PySyft 拥有活跃的研究社区，而 FATE 和 Flower 提供以企业为中心的文档。 对于初学者来说，Flower 的最小设置和 Python 优先方法降低了学习曲线，而 FATE 的 Kubernetes 支持适合大规模部署。 评估这些因素有助于使工具选择与项目目标保持一致。