TensorFlow Federated (TFF) был разработан для поддержки широкого спектра объединенных вычислений, выраженных посредством комбинации объединенных операторов TFF, которые моделируют распределенную связь, и логики локальной обработки.
В настоящее время логика локальной обработки может быть выражена с использованием API-интерфейсов TensorFlow (через @tff.tensorflow.computation ) во внешнем интерфейсе и выполняться через среду выполнения TensorFlow во внутреннем интерфейсе. Однако мы стремимся поддерживать множество других (не TensorFlow) интерфейсных и серверных платформ для локальных вычислений, включая платформы, не относящиеся к ML (например, для логики, выраженной на SQL или языках программирования общего назначения).
В этом разделе мы разместим информацию о:
Механизмы, которые TFF предоставляет для поддержки альтернативных платформ, и то, как вы можете добавить поддержку предпочитаемого вами типа внешнего или внутреннего интерфейса в TFF.
Экспериментальные реализации поддержки фреймворков, отличных от TensorFlow, с примерами.
Предварительная будущая дорожная карта для вывода этих возможностей за рамки экспериментального статуса.