Los entrenadores no suben conjuntos de datos a la red. El entrenamiento se realiza localmente en la máquina del entrenador utilizando su hardware y datos. Una vez que el entrenamiento se completa, solo envían gradientes. Los datos en bruto nunca se comparten, almacenan ni inspeccionan por nadie más. La privacidad se preserva por el diseño del sistema en lugar de por reglas o confianza. Esto permite a los entrenadores contribuir con capacidad de cómputo y mejorar modelos sin exponer información sensible o propietaria.