TFF是否支持跨不同设备与云环境的部署需求？

方案可行性 #

你提到的「1台云端VM部署中心聚合服务器、2台其他VM部署训练节点」的方案是完全可以通过TFF实现的。

TFF的定位与通信能力 #

• TFF的核心定位是支持联邦学习算法研发的TensorFlow扩展，本身没有和特定底层通信、调度架构绑定，上层封装了成熟的联邦学习算法范式，下层开放了运行时对接接口，可以对接不同的底层分布式架构框架使用。
• 原生TFF默认提供的运行时是为单机模拟联邦场景设计的，没有内置跨互联网/跨VM的通信协议，但支持用户自定义运行时：你可以基于gRPC、HTTP等通用通信协议自行实现跨节点的参数传输、节点管控逻辑，也可以直接使用社区开源的多节点部署适配扩展。
• 如果不想自行开发通信层，也可以将TFF的上层联邦算法逻辑和K8s、TensorFlow Serving等成熟的分布式框架对接，由底层框架提供跨VM通信、节点调度等能力，TFF只负责联邦计算、模型聚合的核心逻辑即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ladi