FedML 是一款端到端生产级联邦学习开源框架，由北卡州立大学和斯坦福大学联合研发。它支持水平、垂直及联邦迁移学习三大范式，内置 100+ 算法，覆盖科研与工业场景。架构分为通信、核心、算法、应用四层，具备跨平台兼容性（终端/服务端）和高并发工程化能力。提供 Python SDK 及可视化监控工具，适用于金融、医疗、物联网等领域，旨在解决数据孤岛与隐私保护问题。
FedML (Federated Machine Learning Library) 是一款端到端、全栈式、生产级的联邦学习开源框架，由美国北卡州立大学、斯坦福大学联合研发并开源，是当前联邦学习领域生态最完善、落地性较强的主流框架之一。 核心价值：彻底解决联邦学习「算法研发难、跨平台部署繁、工业落地贵」的三大痛点，同时覆盖学术研究和生产工业双重场景，兼顾灵活性与工程化能力。
FedML 能成为联邦学习主流框架，核心源于其综合特性：
FedML 不是单一的「算法库」，而是从底层通信、到中层算法、再到上层应用的全栈框架，覆盖联邦学习全链路技术栈：
支持几乎所有主流硬件/系统/部署环境，是联邦学习框架中兼容性较好的选择：
集成 100+ 主流联邦学习算法，覆盖联邦学习全研究方向，无需手动实现核心逻辑，分类如下：
区别于仅适用于实验室的轻量框架，FedML 具备企业级生产部署能力：
FedML 完整支持联邦学习领域三大主流范式，覆盖 99% 的联邦学习业务场景，适配不同的数据分布与合作模式：
适用场景：数据同分布、特征一致，样本归属不同机构（如银行间的用户信用评估、医院间的同病种诊断）； 优势：提供极致优化的分布式训练引擎，支持百万级样本的联邦协同，训练速度比原生 PyTorch 分布式快 30%+。
适用场景：样本重叠、特征互补，数据分属不同机构（如电商 + 银行：共享用户 ID，电商提供行为特征、银行提供金融特征）； 优势：内置安全聚合协议（如秘密共享、同态加密），在保证数据隐私的前提下，实现特征融合训练，无需数据互通。
适用场景：数据异构性极强（无样本/特征重叠）、数据量不均衡（如一线城市医院 + 偏远地区诊所，数据分布差异大）； 优势：融合联邦学习与迁移学习，支持「知识迁移 + 联邦协同」，解决联邦场景下的数据孤岛 + 数据异构双重难题，是落地长尾场景的核心能力。
FedML 采用分层解耦、模块化设计的架构，各层独立可替换，既保证灵活性（适配科研创新），又保证稳定性（支撑工业落地），整体分为 4 层（从下到上）：
支持 pip 一键安装（推荐，适配所有环境），同时支持源码编译（适配二次开发）：
# 稳定版（生产环境推荐）
pip install fedml
# 最新版（科研环境推荐，包含最新算法）
pip install fedml --upgrade
# 源码安装（需 Git）
git clone https://github.com/FedML-AI/FedML.git
cd FedML
pip install -e .
以下是单机模拟联邦场景（最常用的科研/测试场景），基于 MNIST 数据集实现 FedAvg 联邦训练，核心代码仅 5 行，极致简洁：
import fedml
from fedml import FedMLRunner
# 1. 初始化 FedML（自动配置日志、设备、随机种子）
fedml.init()
# 2. 配置联邦训练参数（数据集、模型、联邦算法、训练超参）
args = fedml.parse_args()
args.dataset = "mnist"
args.model = "cnn"
args.federated_optimizer = "FedAvg"
# 3. 启动联邦训练（一行代码完成：数据加载 + 模型初始化 + 联邦训练 + 评估）
runner = FedMLRunner(args)
runner.run()
执行结果：自动模拟「1 个服务端 +10 个客户端」的联邦训练，输出每轮全局模型精度、客户端训练日志，训练完成后自动保存全局模型。
适用于真实跨设备/跨机构联邦场景，分为 2 步启动：
fedml run_server --config config/fedml_config.json
fedml run_client --config config/fedml_config.json
FedML 已在金融、医疗、智慧城市、物联网、大模型五大领域实现规模化落地：
FedML 不仅是核心框架，还配套了完整的生态工具链，覆盖联邦学习全生命周期：
FedML 目前是 GitHub 联邦学习领域星标最高、社区最活跃的框架（超 10k stars），也是工业界落地联邦学习的首选框架，同时是高校开展联邦学习科研的主流工具。
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