Trainers uploaden geen datasets naar het netwerk. Training vindt lokaal plaats op de eigen machine van de trainer met hun hardware en data. Na het voltooien van de training dienen ze alleen de gradients in. Ruwe data wordt nooit gedeeld, opgeslagen of door iemand anders geïnspecteerd. Privacy wordt gewaarborgd door het systeemontwerp in plaats van door regels of vertrouwen. Dit stelt trainers in staat om rekenkracht bij te dragen en modellen te verbeteren zonder gevoelige of eigendomsinformatie bloot te stellen.