Sobre o projeto

Flower (flwr) é uma estrutura para construir sistemas de IA federada, projetada com princípios de personalização, extensibilidade, agnosticismo de framework e compreensibilidade. Ela suporta uma ampla variedade de frameworks de aprendizado de máquina, incluindo PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, PyTorch Lightning, scikit-learn, JAX, TFLite, MONAI, fastai, MLX, XGBoost, CatBoost, LeRobot, Pandas e NumPy puro. O projeto fornece documentação extensa, tutoriais, exemplos de início rápido e uma coleção de baselines contribuídos pela comunidade que reproduzem experimentos populares de aprendizado federado. Também inclui exemplos de uso para vários cenários, como ajuste fino federado de LLMs e vision transformers, FL vertical e dispositivos embarcados. Flower é de código aberto e recebe contribuições da comunidade.