TensorFlow Federated (TFF) è stato progettato per supportare un'ampia gamma di calcoli federati, espressi attraverso una combinazione di operatori federati di TFF che modellano la comunicazione distribuita e la logica di elaborazione locale.
Attualmente la logica di elaborazione locale può essere espressa utilizzando le API TensorFlow (tramite @tff.tensorflow.computation ) nel frontend e viene eseguita tramite il runtime TensorFlow nel backend. Tuttavia, miriamo a supportare numerosi altri framework frontend e backend (non TensorFlow) per calcoli locali, inclusi framework non ML (ad esempio, per la logica espressa in SQL o linguaggi di programmazione generici).
In questa sezione includeremo informazioni su:
Meccanismi forniti da TFF per supportare framework alternativi e come aggiungere supporto per il tipo di frontend o backend preferito a TFF.
Implementazioni sperimentali di supporto per framework non TensorFlow, con esempi.
Tabella di marcia futura provvisoria per portare queste capacità oltre lo stato sperimentale.