What is Flower?
Flower 是您进行联邦学习、分析和评估的一站式解决方案。无论您从事机器学习、数据分析还是评估任务，Flower 都能简化跨任何 ML 框架、编程语言或平台的联邦工作负载流程。它专为研究人员和开发人员而设计，弥合了实验和实际部署之间的差距。
关键特性?
? 联邦化任何工作负载
将联邦学习无缝集成到您现有的 ML 项目中。
优势：无需重写代码即可进行联邦化，从而节省时间和精力。
? 云、移动、边缘及其他
兼容 AWS、GCP、Azure、Android、iOS、Raspberry Pi 和 Nvidia Jetson。
优势：在各种设备和环境中运行联邦学习。
? ML 框架无关
兼容 PyTorch、TensorFlow、Hugging Face、JAX、scikit-learn 等。
优势：无需妥协，即可使用您喜爱的工具。
? 面向实际系统的可扩展性
可处理拥有数千万客户端的工作负载。
优势：轻松扩展您的联邦学习项目。
? 平台无关
可在不同的操作系统和硬件平台上运行。
优势：灵活地在异构环境中工作。
? 从研究到生产
从研究开始，只需最少的工程工作即可过渡到生产。
优势：充满信心地进行原型设计和部署。
使用案例?️
汽车行业
使用来自多个来源的数据训练自动驾驶汽车的 AI 模型，而无需共享敏感信息。
金融业
在各银行之间协作构建欺诈检测模型，同时保持客户数据私密。
医疗保健
使医院能够在患者护理的预测模型上进行协作，同时不会危及数据隐私。
用户为何喜爱 Flower❤️
AWS 高级 AI/ML 解决方案架构师 Sherry Ding：
“在 AWS 云上使用 Flower 实施联邦学习一点也不复杂。”海得拉巴大学集成 M.Tech 学生 M S Chaitanya Kumar：
“Flower 很容易理解，并且分配 GPU 以实现高效使用真的很好。”博洛尼亚大学教授 Paolo Bellavista：
“Flower 允许在单台机器上运行模拟，并使用相同的代码开发真实的 FL 系统。”
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
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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