Maakt efficiënte schaalvergroting van PyTorch-modeltraining over meerdere GPU's of machines mogelijk, waardoor trainingstijd wordt verkort en middelen beter worden benut. Helpt bij het oplossen van uitdagingen rond synchronisatie en parallelisme, met praktische codevoorbeelden en best practices die vaak complex zijn om zelf te implementeren.

Maakt het mogelijk om TensorFlow-modellen te bouwen die specifiek zijn ontworpen voor federated learning, waarbij uitdagingen zoals dataprivacy, communicatiebeperkingen en heterogene data worden aangepakt. Deze prompt helpt bij het optimaliseren van samenwerkingsgerichte trainingsworkflows die verschillen van traditionele gecentraliseerde training, en biedt praktische oplossingen voor federated learning in de praktijk.