منصوبے کے بارے میں

Flower (flwr) فیڈریٹڈ AI سسٹمز بنانے کے لیے ایک فریم ورک ہے، جو حسب ضرورت، قابل توسیع، فریم ورک سے آزادی، اور قابل فہم ہونے کے اصولوں کے ساتھ ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ متعدد مشین لرننگ فریم ورکس کی معاونت کرتا ہے، جن میں PyTorch، TensorFlow، Hugging Face Transformers، PyTorch Lightning، scikit-learn، JAX، TFLite، MONAI، fastai، MLX، XGBoost، CatBoost، LeRobot، Pandas، اور خام NumPy شامل ہیں۔ یہ پروجیکٹ وسیع دستاویزات، ٹیوٹوریلز، کوئیک اسٹارٹ مثالیں، اور کمیونٹی کے تعاون سے تیار کردہ بیس لائنز کا مجموعہ فراہم کرتا ہے جو مشہور فیڈریٹڈ لرننگ تجربات کو دوبارہ پیش کرتے ہیں۔ اس میں مختلف منظرناموں کے لیے استعمال کی مثالیں بھی شامل ہیں، جیسے LLMs اور وژن ٹرانسفارمرز کی فیڈریٹڈ فائن ٹیوننگ، ورٹیکل FL، اور ایمبیڈڈ ڈیوائسز۔ Flower اوپن سورس ہے اور کمیونٹی کی شراکتوں کا خیرمقدم کرتا ہے۔