Flower : un cadre convivial pour l'apprentissage fédéré
Flower : un cadre unifié pour l'apprentissage fédéré, l'analyse et l'évaluation
Flower est un framework d'apprentissage fédéré convivial qui permet de fédérer n'importe quelle charge de travail, n'importe quel framework d'apprentissage automatique et n'importe quel langage de programmation. Il vise à simplifier et unifier l'approche de l'apprentissage fédéré, de l'analyse et de l'évaluation.
Intégration facile avec les frameworks populaires d'apprentissage automatique
Flower est conçu pour être facilement intégré avec des frameworks d'apprentissage automatique populaires tels que TensorFlow, PyTorch et HuggingFace. Des exemples de code sont fournis pour montrer différents scénarios d'utilisation de Flower en combinaison avec ces frameworks.
Scalabilité et compatibilité avec les frameworks d'apprentissage automatique
Flower a été conçu pour permettre des systèmes réels avec un grand nombre de clients. Des chercheurs ont utilisé Flower pour exécuter des charges de travail avec des dizaines de millions de clients. Il est compatible avec la plupart des frameworks d'apprentissage automatique existants et futurs.
Cloud, mobile, edge et au-delà
Flower permet la recherche sur tous types de serveurs et de dispositifs, y compris les appareils mobiles. AWS, GCP, Azure, Android, iOS, Raspberry Pi et Nvidia Jetson sont tous compatibles avec Flower.
De la recherche à la production
Flower facilite le passage des projets de recherche aux déploiements en production avec peu d'efforts d'ingénierie et une infrastructure éprouvée.
Indépendance de la plateforme
Flower est interopérable avec différents systèmes d'exploitation et plateformes matérielles, ce qui le rend adapté aux environnements hétérogènes de dispositifs edge.
Facilité d'utilisation
Il est facile de commencer avec Flower. Seulement 20 lignes de code Python suffisent pour construire un système complet d'apprentissage fédéré. Des exemples de code sont fournis pour commencer avec votre framework préféré.
Rejoindre la communauté Flower
La communauté Flower est en pleine croissance et rassemble des chercheurs, des ingénieurs, des étudiants, des professionnels, des universitaires et d'autres passionnés.
Conclusion
Flower est un framework convivial pour l'apprentissage fédéré qui vise à simplifier et unifier l'approche de l'apprentissage fédéré, de l'analyse et de l'évaluation. Il est compatible avec de nombreux frameworks d'apprentissage automatique et fonctionne sur diverses plateformes et dispositifs. Rejoignez la communauté Flower pour participer à la démocratisation des approches fédérées pour tous.