联邦学习 (FL) 是一种去中心化的机器学习方法，模型在多个设备或服务器上进行训练，而无需共享原始数据。 用于 FL 的编程语言通常优先考虑与机器学习框架的集成、可扩展性以及对分布式系统的支持。 Python 是最常见的选择，因为它拥有广泛的 ML 生态系统，但 Java、C++ 和 JavaScript 等语言也在特定场景中发挥作用。 让我们探讨一下关键语言及其用例。
Python 是联邦学习的主要语言，因为它与 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的机器学习库兼容。 TensorFlow Federated (TFF) 是一种专门的 FL 框架，它构建在 Python 之上，并与 TensorFlow 无缝集成，用于定义和模拟联邦工作流程。 PyTorch 用户通常利用 PySyft 或 Flower 等库来实现 FL。 Python 的简洁性以及用于数据预处理、模型评估和可视化的工具的可用性使其成为原型设计和研究的理想选择。 例如，开发人员可以使用 TFF 以最少的设置模拟联邦场景、测试聚合算法或使用 TensorFlow Lite 将模型部署到边缘设备。
Java 和 C++ 通常用于性能和可扩展性至关重要的生产系统中。 Java 对分布式计算（例如，Apache Flink）的强大支持及其在 Android 环境中的使用使其适用于移动设备上的 FL。 C++ 是资源受限的边缘设备或高性能服务器的首选，如 FATE（Federated AI Technology Enabler）等框架所示，该框架使用 C++ 作为核心组件。 这些语言在企业环境中也很常见，因为现有基础设施依赖于基于 Java 的微服务或 C++ 优化的库。 例如，使用 FL 的医疗保健系统可能会部署基于 Java 的服务器来处理来自医院的数据，同时使用 C++ 进行设备上的推理。
JavaScript 正在成为基于浏览器的 FL 的可行选择，尤其是使用 TensorFlow.js，它可以在 Web 浏览器中直接训练模型。 这种方法对于数据保留在用户设备上的以隐私为中心的应用程序非常有用，例如个性化键盘建议。 Rust 也因其内存安全性和性能而受到欢迎，尤其是在需要严格安全保证的系统中。 虽然不太常见，但这些语言突出了 FL 用例的多样性。 例如，基于 JavaScript 的 FL 实现可以允许用户在不安装其他软件的情况下为全局模型做出贡献，而 Rust 可能会保护联邦系统中的敏感操作。