Nền tảng TensorFlow Federated (TFF) bao gồm hai lớp:
- Học liên kết (FL) , các giao diện cấp cao để cắm các mô hình học máy Keras hoặc không phải Keras hiện có vào khung TFF. Bạn có thể thực hiện các tác vụ cơ bản, chẳng hạn như đào tạo hoặc đánh giá liên kết, mà không cần phải nghiên cứu chi tiết về các thuật toán học liên kết.
- Federated Core (FC) , các giao diện cấp thấp hơn để thể hiện chính xác các thuật toán liên kết tùy chỉnh bằng cách kết hợp TensorFlow với các toán tử truyền thông phân tán trong một môi trường lập trình chức năng được đánh máy mạnh.
Bắt đầu bằng cách đọc các hướng dẫn sau đây sẽ hướng dẫn bạn qua các khái niệm và API chính của TFF bằng cách sử dụng các ví dụ thực tế. Đảm bảo làm theo hướng dẫn cài đặt để định cấu hình môi trường của bạn để sử dụng với TFF.
- Học liên kết để phân loại hình ảnh giới thiệu các phần chính của API Học liên kết (FL) và trình bày cách sử dụng TFF để mô phỏng học liên kết trên dữ liệu giống MNIST được liên kết.
- Học liên kết để tạo văn bản trình bày thêm về cách sử dụng API FL của TFF để tinh chỉnh mô hình được đào tạo trước được tuần tự hóa cho nhiệm vụ mô hình hóa ngôn ngữ.
- Thuật toán liên kết tùy chỉnh, Phần 1: Giới thiệu về Lõi liên kết và Phần 2: Triển khai Trung bình liên kết giới thiệu các khái niệm và giao diện chính được cung cấp bởi API lõi liên kết (FC API) và trình bày cách triển khai thuật toán đào tạo trung bình liên kết đơn giản cũng như cách thực hiện đánh giá liên hợp.