PaddleFL 是一个基于 PaddlePaddle 的开源联邦学习框架。研究人员可以很轻松地用 PaddleFL 复制和比较不同的联邦学习算法。开发人员也可以从 padderFL 中获益，因为用 PaddleFL 在大规模分布式集群中部署联邦学习系统很容易。
PaddleFL 提供很多联邦学习策略及其在计算机视觉、自然语言处理、推荐算法等领域的应用。
此外，PaddleFL 还将提供传统机器学习训练策略的应用，例如多任务学习、联邦学习环境下的迁移学习。依靠着 PaddlePaddle 的大规模分布式训练和 Kubernetes 对训练任务的弹性调度能力，PaddleFL 可以基于全栈开源软件轻松地部署。
