1.5 典型的联邦学习生命周期

在实际应用中，模型的开发与完善往往对实验结果起着至关重要的作用，因此对联邦模型生命周期的了解是很有必要的。一般的联邦模型生命周期如下：需求确定、数据集部署、模型初始化、模型训练、模型评估、模型上线和在线推理（如图1-7所示）。

现在，我们将介绍模型训练和在线推理模块，其中对训练过程更为详细的介绍可以参考9.3节，具体的推理过程详见9.4节。