机器学习框架外包是指 将机器学习任务的存储、计算和处理工作外包给云计算服务提供商（CSPs）的过程。通过这种外包，资源受限的客户端能够利用CSPs的计算和存储资源来执行复杂的机器学习算法，而无需承担高昂的硬件和软件成本。

在资源受限的情况下，客户端可以将机器学习任务外包给云服务器，以利用云计算的弹性和可扩展性。这种方法不仅能够降低计算成本，还能加速模型的训练和部署过程。然而，外包也带来了数据隐私和安全性的挑战，因为敏感数据需要被安全地传输和存储，以防止未经授权的访问和泄露。

为了应对这些挑战，研究人员提出了一些安全外包框架，如CryptoML，旨在确保数据隐私的同时，实现高效的机器学习任务外包。这些框架通常采用加密技术来保护数据的机密性，并采用安全协议来确保数据在传输和存储过程中的安全性。

总的来说，机器学习框架外包是一种利用云计算资源进行机器学习任务处理的有效方法，但同时也需要关注数据隐私和安全性的问题。