Об этом проекте

Flower (flwr) — это фреймворк для создания систем федеративного ИИ, разработанный на принципах настраиваемости, расширяемости, независимости от фреймворка и понятности. Он поддерживает широкий спектр фреймворков машинного обучения, включая PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, PyTorch Lightning, scikit-learn, JAX, TFLite, MONAI, fastai, MLX, XGBoost, CatBoost, LeRobot, Pandas и чистый NumPy. Проект предоставляет обширную документацию, руководства, примеры быстрого старта и коллекцию базовых решений, созданных сообществом, которые воспроизводят популярные эксперименты по федеративному обучению. Он также включает примеры использования для различных сценариев, таких как федеративная тонкая настройка LLM и vision transformers, вертикальное FL и встраиваемые устройства. Flower имеет открытый исходный код и приветствует вклад сообщества.