联邦学习系统允许跨去中心化设备或服务器训练机器学习模型，而无需共享原始数据。关键组件包括中央协调器、客户端设备、通信协议、聚合算法以及隐私和安全机制。这些组件协同工作，以确保模型能够从分布式数据中学习，同时保持数据本地性和遵守隐私限制。
第一个关键组件是**中央协调器**（通常是服务器），它协调训练过程。该服务器初始化全局模型，将其分发给客户端，并聚合从它们接收的更新。例如，在移动键盘应用程序中，服务器可能会向用户设备发送语言模型。每个设备使用用户的打字数据在本地训练模型，然后仅将模型更新（例如，梯度值）发送回服务器。服务器对这些更新进行平均以改进全局模型。协调器必须处理不同的参与率、设备故障和网络延迟，通常使用联邦平均 (FedAvg) 等策略来有效地组合更新。
第二个组件是**客户端基础设施**，其中包括执行本地训练的设备或服务器。客户端必须具有足够的计算资源来运行训练迭代以及用于缓存数据的存储。例如，在医疗保健联邦学习系统中，医院可以充当客户端，在本地患者记录上训练诊断模型，而无需共享敏感数据。客户端软件通常包括一个训练循环，该循环执行优化步骤（例如，随机梯度下降）并安全地通信更新。为了最大限度地减少资源使用，通常应用诸如量化（降低更新精度）或选择性参数更新（仅发送关键更改）之类的技术。客户端还需要处理间歇性连接的机制，例如缓存更新直到连接恢复。
第三个组件是**通信和安全层**，它确保可靠和安全的数据交换。通信协议必须平衡效率和可靠性，尤其是在处理数千个设备时。例如，HTTP/2 或 gRPC 可能用于高效的双向消息传递。诸如加密（例如，用于传输的 TLS）和安全聚合协议（例如，使用同态加密或多方计算）之类的安全措施可防止攻击者从模型更新中重建原始数据。此外，差分隐私技术可以向更新添加噪声，以进一步模糊个人贡献。这些层确保即使恶意行为者拦截更新，他们也无法从训练过程中反向工程敏感信息。