Flower
Ein benutzerfreundliches Framework für föderiertes AI
Flower ist ein KI-Framework, das Federated Learning einfach und zugänglich macht. Es ermöglicht Entwicklern, ML-Modelle auf dezentralisierten Daten zu trainieren, ohne die Rohdaten zentralisieren zu müssen. Das Framework ist kompatibel mit führenden Bibliotheken wie PyTorch und TensorFlow und kann einfach via pip installiert werden.
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Über die Firma Flower Labs GmbH
Flower ist ein hochkompatibles Framework für Federated AI (Föderiertes Lernen), das Entwicklern die Erstellung und Bereitstellung datenschutzfreundlicher Machine-Learning-Modelle ermöglicht. Im Kern zielt das Framework darauf ab, das Training von KI-Modellen auf dezentralen Datensätzen zu erleichtern, ohne dass sensible Rohdaten die lokale Umgebung verlassen müssen. Dies ist besonders relevant für Branchen mit hohen Datenschutzanforderungen wie das Gesundheitswesen oder den Finanzsektor.
Das Framework zeichnet sich durch seine Integrationsfähigkeit aus. Es bietet native Unterstützung für die gängigsten ML-Bibliotheken und Ökosysteme, darunter PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn und JAX. Dadurch können Anwender ihre bereits existierenden Machine-Learning-Projekte mit minimalem Aufwand föderieren. Die Installation ist durch die Verfügbarkeit über pip denkbar einfach gehalten.
Flower Labs GmbH hat ihren Hauptsitz in Hamburg, Deutschland. Das Unternehmen adressiert primär F&E-Teams, Datenwissenschaftler und Unternehmen, die die Vorteile des föderierten Lernens nutzen möchten, um innovative KI-Lösungen zu entwickeln, während gleichzeitig die Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen gewährleistet wird.
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