What is Flower?
Flower est votre solution tout-en-un pour l'apprentissage fédéré, l'analyse et l'évaluation. Que vous travailliez avec l'apprentissage automatique, l'analyse de données ou des tâches d'évaluation, Flower simplifie le processus de fédération des charges de travail sur n'importe quel framework ML, langage de programmation ou plateforme. Conçu pour les chercheurs et les développeurs, il comble le fossé entre l'expérimentation et le déploiement en environnement réel.
Fonctionnalités clés?
? Fédérez n'importe quelle charge de travail
Intégrez de manière transparente l'apprentissage fédéré à vos projets ML existants.
Avantage : Gagnez du temps et des efforts en fédérant sans réécrire votre code.
? Cloud, mobile, périphérie et au-delà
Compatible avec AWS, GCP, Azure, Android, iOS, Raspberry Pi et Nvidia Jetson.
Avantage : Exécutez l'apprentissage fédéré sur divers appareils et environnements.
? Indépendant du framework ML
Fonctionne avec PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, JAX, scikit-learn, et plus encore.
Avantage : Utilisez vos outils préférés sans compromis.
? Évolutivité pour les systèmes réels
Gère les charges de travail avec des dizaines de millions de clients.
Avantage : Évoluez vos projets d'apprentissage fédéré sans effort.
? Indépendant de la plateforme
Fonctionne sur différents systèmes d'exploitation et plates-formes matérielles.
Avantage : Flexibilité pour travailler dans des environnements hétérogènes.
? De la recherche à la production
Commencez par la recherche et passez à la production avec un minimum d'effort d'ingénierie.
Avantage : Créez des prototypes et déployez en toute confiance.
Cas d'utilisation?️
Industrie automobile
Entraînez des modèles d'IA pour les véhicules autonomes en utilisant des données provenant de plusieurs sources sans partager d'informations sensibles.
Finance
Construisez des modèles de détection de fraude collaborativement entre les banques tout en préservant la confidentialité des données clients.
Santé
Permettez aux hôpitaux de collaborer sur des modèles prédictifs pour les soins aux patients sans compromettre la confidentialité des données.
Pourquoi les utilisateurs aiment Flower❤️
Sherry Ding, Architecte senior des solutions IA/ML chez AWS :
"La mise en œuvre de l'apprentissage fédéré à l'aide de Flower sur le cloud AWS n'est pas du tout compliquée."M S Chaitanya Kumar, Étudiant intégré en M.Tech à l'Université d'Hyderabad :
"Flower est facile à comprendre, et l'allocation des GPU pour une utilisation efficace est vraiment bien."Paolo Bellavista, Professeur à l'Université de Bologne :
"Flower permet d'exécuter des simulations sur une seule machine et de développer de vrais systèmes FL avec le même code."
More information on Flower
Launched
2017-12
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
362858
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Month Visit
104.5K
Tech used
Next.js,Vercel,KaTeX,Gzip,OpenGraph,Webpack,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Flower was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-01-20.
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