联邦学习（Federated Learning, FL）与大模型（如深度神经网络、大规模预训练模型等）结合，已成为当前人工智能研究和应用中的重要方向。这种结合能够发挥二者各自的优势，推动分布式学习和大规模预训练模型在实际应用中的发展。

在联邦学习中，数据异构性是指不同客户端之间的数据分布差异，包括数据的特征空间、标签空间以及数据量等方面的差异。处理异构数据是联邦学习中的一个重要挑战，因为异构数据可能导致模型训练过程中的性能不稳定、收敛速度较慢，甚至可能出现数据偏差等问题。为了有效处理异构数据，联邦学习采用了一系列策略和方法。

此外，通过多轮训练和聚合，最终得到的全局模型将充分结合各个客户端的数据特征，实现更加精准和高效的模型。通过这样的配置，服务器不仅能够高效地聚合多轮训练结果，还能确保每个客户端的模型更新被充分考虑，避免了传统集中式训练中的单点故障问题。模型的联邦学习配置，适用于多种场景，尤其是在涉及敏感数据的应用中，能够实现数据隐私保护的同时，提升模型的准确性与效率。今天我们要为大家分享一份基于联邦学习的配置，展示