플라워 프레임워크 문서¶
Welcome to Flower’s documentation. Flower is a friendly federated learning framework.
Flower 커뮤니티 가입하기¶
Flower 커뮤니티는 연구원, 엔지니어, 학생, 전문가, 학자 및 기타 애호가들로 구성된 편한 그룹으로 빠르게 성장하고 있습니다.
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Flower 프레임워크¶
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.
튜토리얼¶
학습 중심의 연합 학습 튜토리얼 시리즈로, 시작하기에 가장 좋은 곳입니다.
튜토리얼
QUICKSTART TUTORIALS: PyTorch | TensorFlow | MLX | 🤗 Transformers | JAX | Pandas | fastai | PyTorch Lightning | scikit-learn | XGBoost | Android | iOS
How-to Guides¶
문제 중심의 방법 가이드는 특정 목표를 달성하는 방법을 단계별로 보여줍니다.
How-to Guides
- Build
- Simulate
- Deploy
- Run Flower with the Deployment Engine
- Enable TLS connections
- SuperNodes 인증하기
- Configure logging
- Run Flower on Azure
- Docker를 사용하여 Flower 실행
- 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
설명¶
이해 중심의 개념 가이드에서는 Flower와 협업 AI의 주요 주제와 기본 아이디어를 설명하고 토론합니다.
참조¶
Contribute¶
Flower 커뮤니티는 여러분의 기여를 환영합니다. 다음 문서는 그 과정에서 도움을 드리기 위한 문서입니다.