Flower Framework Documentation

Welcome to Flower’s documentation. Flower is a friendly federated learning framework.

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Flower Framework

The user guide is targeted at researchers and developers who want to use Flower to bring existing machine learning workloads into a federated setting. One of Flower’s design goals was to make this simple. Read on to learn more.

Tutoriels

Une serie de tutoriels de Federated Learning, l’endroit parfait pour débuter.

Tutoriel

• Qu’est-ce que l’apprentissage fédéré ?
• Get started with Flower
• Use a federated learning strategy
• Build a strategy from scratch
• Customize the client

QUICKSTART TUTORIALS: PyTorch | TensorFlow | MLX | 🤗 Transformers | JAX | Pandas | fastai | PyTorch Lightning | scikit-learn | XGBoost | Android | iOS

How-to Guides

Guides orientés sur la résolutions étapes par étapes de problèmes ou objectifs specifiques.

How-to Guides

• Build
  • Install Flower
  • Configure Clients
  • Design stateful ClientApps
  • Use strategies
  • Implement strategies
  • Aggregate evaluation results
  • Save and Load Model Checkpoints
  • Use Built-in Mods
  • Use Differential Privacy
  • Implement FedBN
  • Use CLI JSON output
  • Passe à Flower 1.0
  • Upgrade to Flower 1.13
• Simulate
  • Run simulations
• Deploy
  • Run Flower with the Deployment Engine
  • Enable TLS connections
  • Authenticate SuperNodes
  • Configure logging
  • Run Flower on Azure
  • Run Flower using Docker
    • Quickstart with Docker
    • Enable TLS for Secure Connections
    • Persist the State of the SuperLink
    • Set Environment Variables
    • Run with Root User Privileges
    • Run ServerApp or ClientApp as a Subprocess
    • Pin a Docker Image to a Specific Version
    • Use a Different Flower Version
    • Quickstart with Docker Compose
    • Run Flower Quickstart Examples with Docker Compose
    • Deploy Flower on Multiple Machines with Docker Compose

Explications

Guides orientés sur la compréhension et l’explication des sujets et idées de fonds sur lesquels sont construits Flower et l’IA collaborative.

Explications

• Évaluation fédérée
• Differential Privacy
• Architecture florale

References

References

• Reference
  • flwr
  • Flower CLI reference
  • Example projects
  • Télémétrie
  • Changelog
  • Flower Network Communication
  • Exit Codes
  • FAQ

Contribute

The Flower community welcomes contributions. The following docs are intended to help along the way.

Contributor docs

• Contribute
  • Contribuer sur GitHub
  • Devenez un·e contributeur·ice
  • Installer les versions de développement de Flower
  • Mettre un environment virtuel en place
  • Utiliser les conteneurs VS Code Remote
  • Rédiger de la documentation
  • Publier Flower
  • Contribute translations
  • How to Build Docker Flower Images Locally
  • APIs publiques et privées
  • Bonnes premières contributions
  • Protocoles d’agrégation sécurisés