flower

Flower (flwr) est un framework pour la création de systèmes d'IA fédérée, conçu selon les principes de personnalisation, d'extensibilité, d'indépendance vis-à-vis des frameworks et de compréhension. Il prend en charge un large éventail de frameworks d'apprentissage automatique, notamment PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, PyTorch Lightning, scikit-learn, JAX, TFLite, MONAI, fastai, MLX, XGBoost, CatBoost, LeRobot, Pandas et NumPy brut. Le projet fournit une documentation complète, des tutoriels, des exemples de démarrage rapide et une collection de baselines contribuées par la communauté reproduisant des expériences populaires d'apprentissage fédéré. Il inclut également des exemples d'utilisation pour divers scénarios, tels que le fine-tuning fédéré de LLM et de vision transformers, le FL vertical et les appareils embarqués. Flower est open-source et accueille favorablement les contributions de la communauté.