flower
1.0.0
웹 사이트 | 블로그 | 문서 | 회의 | 느슨하게
Flower ( flwr )는 연합 AI 시스템을 구축하기위한 프레임 워크입니다. 꽃의 디자인은 몇 가지 안내 원리를 기반으로합니다.
사용자 정의 가능 : 연합 학습 시스템은 하나의 사용 사례마다 크게 다릅니다. 꽃은 각 개별 사용 사례의 요구에 따라 다양한 구성을 허용합니다.
확장 가능 : 꽃은 옥스포드 대학교 (University of Oxford)의 연구 프로젝트에서 시작되었으므로 AI Research를 염두에두고 구축되었습니다. 새로운 최첨단 시스템을 구축하기 위해 많은 구성 요소를 확장하고 무시할 수 있습니다.
프레임 워크-공연 : 다른 기계 학습 프레임 워크마다 강점이 다릅니다. 꽃은 Pytorch, Tensorflow, Hugging Face Transformers, Pytorch Lightning, Scikit-Learn, Jax, Tflite, Monai, Fastai, MLX, XGBoost, Federated Analytics를위한 팬더 또는 손으로 그라디언트를 즐기는 사용자를위한 생생한 Numpy와 같은 기계 학습 프레임 워크와 함께 사용할 수 있습니다.
이해할 수있는 : 꽃은 유지 가능성을 염두에두고 쓰여 있습니다. 커뮤니티는 코드베이스를 읽고 기여하도록 권장됩니다.
Flower.ai에서 꽃 공동체를 만나십시오!
Flower의 목표는 Federated Learning을 모두가 접근 할 수 있도록하는 것입니다. 이 일련의 튜토리얼은 연합 학습의 기본 사항과 꽃으로 구현하는 방법을 소개합니다.
연합 학습이란 무엇입니까?
(또는 Jupyter Notebook 열기)
연합 학습에 대한 소개
(또는 Jupyter Notebook 열기)
연합 학습에서 전략을 사용합니다
(또는 Jupyter Notebook 열기)
연합 학습을위한 구축 전략
(또는 Jupyter Notebook 열기)
연합 학습을위한 맞춤형 고객
(또는 Jupyter Notebook 열기)
계속 지켜봐 주시면 더 많은 튜토리얼이 곧 출시 될 예정입니다. 주제 에는 연합 학습의 개인 정보 및 보안 및 연합 학습 스케일링이 포함됩니다.
(또는 Jupyter Notebook 열기)
꽃 문서 :
Flower Baselines는 인기있는 연합 학습 간행물에서 수행 된 실험을 재현하는 지역 사회 구성 프로젝트 모음입니다. 연구원들은 꽃 기준을 구축하여 새로운 아이디어를 신속하게 평가할 수 있습니다. 꽃 공동체는 기여를 좋아합니다! 작업을 더욱 눈에 띄게 만들고 다른 사람들이 기준으로 기여하여 다른 사람들을 구축 할 수 있도록하십시오!
기준선의 세부 분류 및 다음을 다음을 포함한 추가 정보는 꽃 기준선 문서를 참조하십시오.
여러 코드 예제는 꽃의 다른 사용 시나리오를 보여줍니다 (Pytorch 또는 Tensorflow와 같은 인기있는 기계 학습 프레임 워크와 함께).
QuickStart 예제 :
기타 예 :
꽃은 훌륭한 연구원과 엔지니어 커뮤니티에 의해 지어졌습니다. 슬랙에 가입하여 그들을 만나면 기부금을 환영합니다.
꽃을 사용하는 작품을 게시하면 다음과 같이 꽃을 인용하십시오.
@article { beutel2020flower ,
title = { Flower: A Friendly Federated Learning Research Framework } ,
author = { Beutel, Daniel J and Topal, Taner and Mathur, Akhil and Qiu, Xinchi and Fernandez-Marques, Javier and Gao, Yan and Sani, Lorenzo and Kwing, Hei Li and Parcollet, Titouan and Gusmão, Pedro PB de and Lane, Nicholas D } ,
journal = { arXiv preprint arXiv:2007.14390 } ,
year = { 2020 }
}문서의 꽃 기반 간행물 목록에 게시를 추가하고 풀 요청을 열어보십시오.
우리는 기여를 환영합니다. 시작하려면 Contributing.md를 참조하십시오!
