Flower
Das freundliche föderierte KI-Framework für Lernen, Analytik und Evaluation.
Flower ist ein universelles Framework, das föderiertes Lernen, Analytik und Evaluation vereint. Es ermöglicht die Föderierung beliebiger Arbeitslasten, ML-Frameworks und Programmiersprachen, um KI-Modelle zu trainieren, ohne sensible Daten zentralisieren zu müssen. Das Framework ist ML-agnostisch und kompatibel mit gängigen Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow und HuggingFace. Es ist hoch skalierbar und unterstützt den Einsatz auf Cloud-Servern, mobilen Geräten und Edge-Hardware. Mit Flower können Forschungsprojekte mühelos in produktionsreife Anwendungen überführt werden.
Über die Firma Flower Labs GmbH
Flower, bekannt als das freundliche föderierte KI-Framework, bietet einen einheitlichen Ansatz für föderiertes Lernen, Analytik und Evaluation. Das Kernprinzip besteht darin, KI-Modelle zu entwickeln, während die Daten lokal auf den Geräten oder Servern der Nutzer verbleiben, wodurch ein hohes Maß an Datenschutz gewährleistet wird. Flower ermöglicht die Föderierung von Modellen unabhängig vom zugrundeliegenden ML-Framework oder der verwendeten Programmiersprache. Es ist kompatibel mit populären Tools wie PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, JAX und vielen mehr. Ziel ist es, Föderiertes Lernen für alle zugänglich und implementierbar zu machen und komplexe KI-Projekte zu vereinfachen.
Die Architektur von Flower ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und wurde bereits erfolgreich in Workloads mit Millionen von Clients eingesetzt, was es ideal für reale, große Systeme macht. Das Framework überwindet die traditionellen Herausforderungen des klassischen maschinellen Lernens, insbesondere im Hinblick auf die Zentralisierung sensibler Daten. Flower unterstützt eine breite Palette von Plattformen, darunter Cloud-Dienste (AWS, Azure), mobile Betriebssysteme (Android, iOS) und Edge-Geräte (Raspberry Pi, Nvidia Jetson). Diese Flexibilität macht es zu einer leistungsstarken Lösung für Branchen wie Automotive, Finanzen, Gesundheitswesen und IoT. Flower ermöglicht es Entwicklern, Forschungsprojekte schrittweise und mit geringem Engineering-Aufwand in die Produktion zu überführen.
Flower zeichnet sich durch seine hohe Benutzerfreundlichkeit aus; oft sind nur wenige Zeilen Python-Code notwendig, um ein vollständiges föderiertes Lernsystem aufzubauen. Die umfangreiche Dokumentation und die detaillierten Tutorials erleichtern den Einstieg selbst für Nutzer, die neu im Bereich des Föderierten Lernens sind. Große Organisationen und akademische Einrichtungen weltweit nutzen und schätzen Flower für seine einfache Integration und die effiziente Nutzung der Hardware. Das Unternehmen Flower Labs GmbH arbeitet kontinuierlich daran, das Framework weiterzuentwickeln und fördert eine aktive Community über Slack und GitHub, um den Austausch über dezentrale KI zu stärken.
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