TensorFlow Federated (TFF) תוכננה לתמוך במגוון רחב של חישובים מאוחדים, המתבטאים באמצעות שילוב של המפעילים המאוחדים של TFF המדגימים תקשורת מבוזרת והיגיון עיבוד מקומי.
נכון לעכשיו, היגיון עיבוד מקומי יכול לבוא לידי ביטוי באמצעות ממשקי API של TensorFlow (דרך @tff.tensorflow.computation ) בחזית הקצה, והיא מבוצעת באמצעות זמן הריצה של TensorFlow בקצה האחורי. עם זאת, אנו שואפים לתמוך במספר מסגרות קצה ו-backend מרובות אחרות (שאינן TensorFlow) עבור חישובים מקומיים, כולל מסגרות שאינן ML (למשל, עבור לוגיקה המתבטאת ב-SQL או בשפות תכנות למטרות כלליות).
בחלק זה, נכלול מידע על:
מנגנונים ש-TFF מספק לתמיכה במסגרות חלופיות, וכיצד אתה יכול להוסיף תמיכה לסוג החזית או הקצה האחורי המועדף עליך ל-TFF.
יישומים ניסיוניים של תמיכה במסגרות שאינן TensorFlow, עם דוגמאות.
מפת דרכים עתידית טנטטיבית לסיום היכולות הללו מעבר למצב הניסוי.