联邦学习 (FL) 使得机器学习模型能够在分散的设备或服务器上进行训练，而无需共享原始数据。有多种框架可用于实现 FL，每个框架都有其独特的功能和使用场景。流行的选项包括 TensorFlow Federated (TFF)、PySyft、FATE、Flower 和 NVIDIA Clara。这些工具为分布式训练、通信协议和隐私机制提供了抽象，使开发人员更容易构建 FL 系统，而无需从头开始。
TensorFlow Federated (TFF) 是 Google 开发的广泛使用的框架。它与 TensorFlow 集成，允许开发人员使用熟悉的 API 定义联邦计算。 TFF 支持在部署前在集中式数据上测试 FL 算法的模拟。例如，开发人员可以模拟在 100 个虚拟客户端上训练模型以验证性能。 PySyft 是 OpenMined 生态系统的一部分，专注于隐私保护技术，如安全多方计算 (SMPC) 和差分隐私。它与 PyTorch 配合使用，通常用于训练期间数据必须保持加密的场景，例如在医疗保健或金融领域。 FATE（Federated AI Technology Enabler），由微众银行开发，面向企业应用，支持同态加密和联邦神经网络等功能。它包括一个基于 Web 的界面，用于管理 FL 工作流程，使具有不同技术专长的团队都可以访问它。
在选择框架时，开发人员应考虑与现有工具的集成、可扩展性和隐私要求等因素。例如，Flower 是框架无关的，允许与 PyTorch、TensorFlow 或自定义模型集成，这适用于使用不同 ML 堆栈的团队。 NVIDIA Clara 专门用于医疗保健应用，提供用于医学成像和基因组学的预构建模型。对于需要强大隐私保证的项目，PySyft 或 FATE 由于其内置的加密和合规功能可能是更佳选择。社区支持也很重要：TFF 和 Flower 拥有活跃的开源社区，而 FATE 提供企业级文档。最终，选择取决于项目的技术需求，例如通信效率（例如，处理数千个边缘设备）或与特定硬件的兼容性（例如，用于 Clara 的 GPU 集群）。评估这些因素可确保开发人员选择一个平衡灵活性、性能和安全性的框架。