联邦学习是一种新的机器学习训练范式，通过在模拟环境中进行迭代实验快速生成想法。Pfl-research是一个快速、模块化和用户友好的Python框架，支持TensorFlow、PyTorch和非神经网络模型。它与最先进的隐私算法紧密集成，显示出比其他开源框架快7-72倍的速度，极大提高了联邦学习研究社区的生产力，使之前资源密集型的任务成为可能。