flwrlabs/flower

Flower: A Friendly Federated AI Framework

What it solves

Flower는 연합 AI 시스템 구축 과정을 단순화하여, 개발자가 원시 데이터를 중앙 위치로 이동시키지 않고도 여러 분산 디바이스나 서버에서 머신러닝 모델을 훈련할 수 있게 합니다.

How it works

Flower는 연합 학습을 위한 오케스트레이션 레이어 역할을 하는 프레임워크를 제공합니다. framework‑agnostic으로 설계되어 PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, scikit‑learn 등 어떤 ML 라이브러리와도 통합할 수 있으며, 맞춤형 전략 및 통신 패턴을 확장하여 모델 훈련을 분산시킬 수 있습니다.

Who it’s for

확장 가능하고 커스터마이징 가능한 연합 학습 시스템을 구축해야 하는 AI 연구원 및 엔지니어, 그리고 Android, iOS, Raspberry Pi와 같은 엣지 디바이스에서 프라이버시 보호 AI를 구현하고자 하는 개발자를 위해 설계되었습니다.

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.