目前实现的算法都是在Client里deepcopy一个模型吗？

[Guncuke]

在复杂模型下开几十个客户端是不是就容易爆显存

[WwZzz]

在复杂模型下开几十个客户端是不是就容易爆显存

你好，是的，默认方式为使用deepcopy，当遇到OOM的问题，则可以通过在flgo.init函数中设置option = {..., 'num_parallels':0, 'server_with_cpu':True}来令用户串行训练且令用户发送到服务器的模型放置在内存上（e.g. 用户默认不存储全局模型的副本），来防止在显卡上存储过多的模型；或是可以设置option = {..., 'gpu':[0, 1, 2, 3], 'server_with_cpu':True}来为不同的用户分配不同的GPU，也可以一定程度上缓解OOM的问题。由于每轮服务器一般均进行用户采样，因此实际情况中OOM的情况还是比较有限的。如果遇到实在复杂的模型，无法使用deepcopy，则建议继承fedbase中的类，并重写Server.pack和Client.unpack函数，来修改服务器发送和用户接收的内容

[Guncuke]

谢谢