flower: 연합 AI를 구축하고 확장하기 위한 프레임워크 불가지론적 시스템

해결하는 문제

Flower는 연합 AI 시스템 구축 프로세스를 단순화하여, 개발자가 원시 데이터를 중앙 위치로 이동할 필요 없이 여러 분산된 장치나 서버에서 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있도록 합니다.

작동 방식

Flower는 연합 학습을 위한 오케스트레이션 레이어로 작동하는 프레임워크를 제공합니다. 이 프레임워크는 프레임워크 불가지론적(framework-agnostic)으로 설계되어, PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face 또는 scikit-learn과 같은 모든 ML 라이브러리와 통합될 수 있으며, 모델 학습 분산을 위한 커스텀 전략 및 통신 패턴을 지원하도록 확장될 수 있습니다.

대상 사용자

확장 가능하고 커스터마이징이 가능한 연합 학습 시스템을 구축해야 하는 AI 연구원 및 엔지니어뿐만 아니라, 에지 장치(Android, iOS 또는 Raspberry Pi와 같은)에서 개인정보 보호 AI를 구현하려는 개발자를 대상으로 합니다.

주요 특징

• Framework Agnostic: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, 심지어 NumPy를 포함한 거의 모든 ML 라이브러리와 함께 작동합니다.
• Highly Customizable: 사용자가 구성 요소를 재정의하여 새로운 최첨단 연합 시스템을 생성할 수 있도록 합니다.
• Broad Device Support: 모바일 플랫폼(Android/TFLite, iOS/CoreML) 및 임베디드 장치(Raspberry Pi, Nvidia Jetson)를 위한 퀵스타트를 포함합니다.
• Research-Ready: 인기 있는 연합 학습 논문의 커뮤니티 기여 재현 사례 모음인 "Flower Baselines"를 포함합니다.