What is Flower?
Flowerは、フェデレーションラーニング、分析、評価のためのワンストップソリューションです。機械学習、データ分析、評価タスクのいずれに取り組んでいても、FlowerはあらゆるMLフレームワーク、プログラミング言語、プラットフォームにまたがるワークロードのフェデレーションプロセスを簡素化します。研究者と開発者の両方を対象として設計されており、実験と実世界の展開のギャップを埋めます。
主な機能?
? あらゆるワークロードのフェデレーション
既存のMLプロジェクトにフェデレーションラーニングをシームレスに統合できます。
メリット：コードを書き直すことなくフェデレーション化することで、時間と労力を節約できます。
? クラウド、モバイル、エッジ、そしてその先へ
AWS、GCP、Azure、Android、iOS、Raspberry Pi、Nvidia Jetsonと互換性があります。
メリット：多様なデバイスと環境でフェデレーションラーニングを実行できます。
? MLフレームワーク非依存
PyTorch、TensorFlow、Hugging Face、JAX、scikit-learnなどに対応しています。
メリット：お気に入りのツールを妥協なく使用できます。
? 実システムのためのスケーラビリティ
数千万ものクライアントを持つワークロードを処理できます。
メリット：フェデレーションラーニングプロジェクトを簡単にスケールアップできます。
? プラットフォーム非依存
さまざまなオペレーティングシステムとハードウェアプラットフォームで動作します。
メリット：異種環境で柔軟に作業できます。
? 研究から本番環境へ
研究から始めて、最小限のエンジニアリング作業で本番環境に移行できます。
メリット：安心してプロトタイプを作成し、展開できます。
ユースケース?️
自動車業界
機密情報を共有することなく、複数のソースからのデータを使用して、自動運転車向けのAIモデルをトレーニングします。
金融
顧客データをプライベートに保ちながら、銀行間で共同して不正検知モデルを構築します。
医療
データプライバシーを損なうことなく、病院が患者のケアのための予測モデルで連携できるようにします。
Flowerが愛される理由❤️
Sherry Ding氏 (AWS シニアAI/MLソリューションアーキテクト)：
「AWSクラウド上でFlowerを使ってフェデレーションラーニングを実装するのは、全く複雑ではありませんでした。」M S Chaitanya Kumar氏 (ハイデラバード大学統合M.Tech学生)：
「Flowerは理解しやすく、GPUの効率的な使用のための割り当てが本当に優れています。」Paolo Bellavista教授 (ボローニャ大学)：
「Flowerは、単一マシン上でシミュレーションを実行し、同じコードで実際のFLシステムを開発できます。」
More information on Flower
Launched
2017-12
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
362858
Follow
Month Visit
104.5K
Tech used
Next.js,Vercel,KaTeX,Gzip,OpenGraph,Webpack,HSTS
Top 5 Countries
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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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