Flower 框架文档¶
Welcome to Flower's documentation. Flower is a friendly federated learning framework.
加入 Flower 社区¶
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Flower 框架¶
该用户指南面向希望使用 Flower 将现有机器学习工作负载引入联邦环境的研究人员和开发人员。Flower 的设计目标之一就是让这一切变得简单。请继续阅读，了解更多信息。
教程¶
以学习为导向的联邦学习教程系列，最好的起点。
QUICKSTART TUTORIALS: PyTorch | TensorFlow | MLX | 🤗 Transformers | JAX | Pandas | fastai | PyTorch Lightning | scikit-learn | XGBoost | Android | iOS
我们还为 PyTorch 制作了视频教程：
还有 TensorFlow：
操作指南¶
以问题为导向的 "如何做 "指南逐步展示如何实现特定目标。
操作指南
- 安装Flower
- Configure Clients
- Design stateful ClientApps
- 使用策略
- 实施策略
- 整合评估结果
- Save and Load Model Checkpoints
- 运行模拟
- Enable TLS connections
- Use Built-in Mods
- Use Differential Privacy
- Authenticate SuperNodes
- Implement FedBN
- Run Flower on Azure
- Use CLI JSON output
- Run Flower using Docker
- 升级至 Flower 1.0
- Upgrade to Flower 1.13
说明¶
以理解为导向的概念指南解释并讨论了Flower和协作式人工智能背后的关键主题和基本思想。
参考资料¶
以信息为导向的 API 参考资料和其他参考资料。
Flower main package. |
贡献者文档¶
Flower 社区欢迎您的贡献。以下文档旨在为您提供帮助。
贡献者教程
投稿指南
贡献者解释