What is Flower?
Flower는 분산 학습, 분석 및 평가를 위한 원스톱 솔루션입니다. 머신러닝, 데이터 분석 또는 평가 작업을 수행하는 경우 Flower는 모든 ML 프레임워크, 프로그래밍 언어 또는 플랫폼에서 워크로드를 손쉽게 분산할 수 있도록 지원합니다. 연구원과 개발자 모두를 위해 설계된 Flower는 실험과 실제 배포 간의 간극을 해소합니다.
주요 기능?
? 모든 워크로드 분산
기존 ML 프로젝트에 분산 학습을 원활하게 통합합니다.
장점:코드를 다시 작성하지 않고도 분산 학습을 통해 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
? 클라우드, 모바일, 에지 및 그 이상
AWS, GCP, Azure, Android, iOS, Raspberry Pi 및 Nvidia Jetson과 호환됩니다.
장점:다양한 기기와 환경에서 분산 학습을 실행할 수 있습니다.
? ML 프레임워크와의 호환성
PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, JAX, scikit-learn 등과 함께 작동합니다.
장점:원하는 도구를 제약 없이 사용할 수 있습니다.
? 실제 시스템을 위한 확장성
수천만 명의 클라이언트가 있는 워크로드를 처리합니다.
장점:분산 학습 프로젝트를 손쉽게 확장할 수 있습니다.
? 플랫폼 독립성
다양한 운영 체제와 하드웨어 플랫폼에서 작동합니다.
장점:이기종 환경에서 유연하게 작업할 수 있습니다.
? 연구에서 프로덕션까지
연구를 시작하여 최소한의 엔지니어링 노력으로 프로덕션으로 전환할 수 있습니다.
장점: 자신감을 가지고 프로토타입을 만들고 배포할 수 있습니다.
사용 사례?️
자동차 산업
민감한 정보를 공유하지 않고도 여러 소스의 데이터를 사용하여 자율 주행 차량을 위한 AI 모델을 학습합니다.
금융
고객 데이터의 개인 정보를 보호하면서 은행 간에 협업하여 사기 탐지 모델을 구축합니다.
의료
데이터 개인 정보를 침해하지 않고도 병원이 환자 치료를 위한 예측 모델에 대해 협업할 수 있도록 지원합니다.
Flower를 사랑하는 이유❤️
AWS의 수석 AI/ML 솔루션 아키텍트 Sherry Ding:
"AWS 클라우드에서 Flower를 사용하여 분산 학습을 구현하는 것은 전혀 복잡하지 않습니다."하이데라바드 대학교 통합 M.Tech 학생 M S Chaitanya Kumar:
"Flower는 이해하기 쉽고, GPU를 효율적으로 사용하도록 할당하는 것이 정말 좋습니다."볼로냐 대학교 교수 Paolo Bellavista:
"Flower를 사용하면 단일 머신에서 시뮬레이션을 실행하고 동일한 코드로 실제 FL 시스템을 개발할 수 있습니다."
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
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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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