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Flower: A Friendly Federated AI Framework
What it solves
Flower はフェデレーテッド AI システム構築のプロセスを簡素化し、開発者が生データを中央に移動させることなく、複数の分散デバイスやサーバー上で機械学習モデルを訓練できるようにします。
How it works
Flower はフェデレーテッドラーニングのオーケストレーション層として機能するフレームワークを提供します。framework‑agnostic に設計されており、PyTorch、TensorFlow、JAX、Hugging Face、scikit‑learn など、あらゆる機械学習ライブラリと統合可能です。また、カスタム戦略や通信パターンを拡張してモデル訓練を分散させることもできます。
Who it’s for
スケーラブルでカスタマイズ可能なフェデレーテッドラーニングシステムを構築したい AI 研究者やエンジニア、そして Android、iOS、Raspberry Pi などのエッジデバイス上でプライバシー保護 AI を実装したい開発者向けです。
Highlights
- Framework Agnostic: Works with almost any ML library, including PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, and even NumPy.
- Highly Customizable: Allows users to override components to create new state-of-the-art federated systems.
- Broad Device Support: Includes quickstarts for mobile platforms (Android/TFLite, iOS/CoreML) and embedded devices (Raspberry Pi, Nvidia Jetson).
- Research-Ready: Includes "Flower Baselines," a collection of community-contributed reproductions of popular federated learning publications.