联邦学习（Federated Learning，FL）作为机器学习领域的关键技术范式，实现了在保障数据隐私的前提下进行分布式模型训练。
为推进联邦学习模型的研发与部署，业界开发了多种开源及商业框架工具。这些基础库为联邦学习的技术实践提供了核心支持，包括模型训练、数据安全保护、通信协议以及结果聚合等关键功能。随着可用工具的持续增加，选择适配具体应用场景的框架对实现最优模型性能具有决定性影响。
联邦学习领域已发展出多个针对不同技术需求和应用场景的框架工具。这些工具在框架灵活性、使用便捷性和安全特性等方面各具特色。我们这里总结了10个联邦学习具有代表性框架：
https://avoid.overfit.cn/post/78f08640f9b748848c48e6024ec4e7a5
