Flower Framework Documentation¶
Welcome to Flower’s documentation. Flower is a friendly federated learning framework.
Rejoignez la communauté de Flower¶
Le communauté de Flower s’agrandit rapidement - on est un super groupe de chercheurs, ingénieurs, étudiants, professionnels, académiques, et autres hobbyistes.
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
QUICKSTART TUTORIALS: PyTorch | TensorFlow | MLX | 🤗 Transformers | JAX | Pandas | fastai | PyTorch Lightning | scikit-learn | XGBoost | Android | iOS
Guides¶
Guides orientés sur la résolutions étapes par étapes de problèmes ou objectifs specifiques.
Guides
- Install Flower
- Configure Clients
- Design stateful ClientApps
- Use strategies
- Implement strategies
- Aggregate evaluation results
- Save and Load Model Checkpoints
- Run simulations
- Run Flower with the Deployment Engine
- Enable TLS connections
- Authenticate SuperNodes
- Configure logging
- Use Built-in Mods
- Use Differential Privacy
- Implement FedBN
- Run Flower on Azure
- Use CLI JSON output
- Run Flower using Docker
- Passe à Flower 1.0
- Upgrade to Flower 1.13
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
References¶
Référence de l’API orientée sur l’information pure.
Flower main package. |
Référence pour la documentation
Contributor docs¶
The Flower community welcomes contributions. The following docs are intended to help along the way.
Contributor tutorials
Contributor how-to guides
Contributor explanations
Contributor references