Платформа TensorFlow Federated (TFF) состоит из двух уровней:
- Федеративное обучение (FL) , интерфейсы высокого уровня для подключения существующих моделей машинного обучения Keras или не-Keras в структуру TFF. Вы можете выполнять базовые задачи, такие как федеративное обучение или оценка, без необходимости изучать детали алгоритмов федеративного обучения.
- Федеративное ядро (FC) , интерфейсы нижнего уровня для краткого выражения настраиваемых федеративных алгоритмов путем объединения TensorFlow с операторами распределенной связи в строго типизированной среде функционального программирования.
Начните с чтения следующих руководств, которые познакомят вас с основными концепциями и API TFF на практических примерах. Обязательно следуйте инструкциям по установке, чтобы настроить среду для использования с TFF.
- Федеративное обучение для классификации изображений знакомит с ключевыми частями API федеративного обучения (FL) и демонстрирует, как использовать TFF для моделирования федеративного обучения на объединенных данных, подобных MNIST.
- Федеративное обучение для генерации текста дополнительно демонстрирует, как использовать TFF FL API для уточнения сериализованной предварительно обученной модели для задачи языкового моделирования.
- Пользовательские федеративные алгоритмы, часть 1: Введение в федеративное ядро и Часть 2: реализация федеративного усреднения знакомят с ключевыми концепциями и интерфейсами, предлагаемыми API федеративного ядра (FC API), и демонстрируют, как реализовать простой алгоритм обучения федеративного усреднения, а также как выполнить федеративную оценку.