flwrlabs/flower

これは何？

主な機能

• 01PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、XGBoostなど、多くのMLフレームワークに対応しています。
• 02サーバーやクライアントのコンポーネントをカスタマイズし、独自の実装で置き換えられます。
• 03Android、iOS、およびRaspberry PiやJetsonなどの組み込みデバイス向けクイックスタート例を提供しています。
• 04公開済みの連合学習手法を再現する、コミュニティ作成のベースラインを収録しています。
• 05連合LLMやVision Transformerのファインチューニング例を提供しています。

ユースケース

• 患者や顧客のデータを共有せずに、複数の病院や組織にまたがってモデルを学習する。
• モバイルデバイスやエッジデバイスで連合学習の実験を行う。
• 研究用ベースラインとして、公開済みの連合学習アルゴリズムを再現し、比較する。
• Pandasを使い、分散した表形式データに対して連合分析を行う。

クイックスタート

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   Flowerのドキュメントでインストールガイドを読む

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   ドキュメントのPyTorchクイックスタートチュートリアルに従う

収録されている特集

トピック

よくある質問

flower とは？

データを一元化せずに複数のクライアント間でモデルを学習する、連合学習システム構築用のPythonフレームワーク。 Flower (flwr) は、複数の独立したクライアント間でモデルを学習し、生データではなくモデルの更新情報だけを共有する連合AIシステムを構築するためのフレームワークです。カスタマイズや拡張がしやすく、特定の用途に合わせてサーバー戦略、クライアントのロジック、通信パターンを変更できます。

flower は無料で使えますか？ライセンスは？

flower は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

flower は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。flower の最終コミットは 2026年11月7日 です。

flower は何に使えますか？

患者や顧客のデータを共有せずに、複数の病院や組織にまたがってモデルを学習する。 モバイルデバイスやエッジデバイスで連合学習の実験を行う。 研究用ベースラインとして、公開済みの連合学習アルゴリズムを再現し、比較する。 Pandasを使い、分散した表形式データに対して連合分析を行う。

flower のインストール方法は？

Flowerのドキュメントでインストールガイドを読む ドキュメントのPyTorchクイックスタートチュートリアルに従う

flower はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/flwrlabs/flower