Flower AI

Flower AI es un marco de aprendizaje federado de código abierto para construir sistemas de aprendizaje automático distribuidos, que permite la colaboración entre múltiples clientes para entrenar modelos sin exponer los datos originales.

Su principal uso es simplificar el flujo de desarrollo de sistemas de aprendizaje federado, permitiendo a desarrolladores, investigadores y empresas entrenar modelos de IA conjuntamente sin compartir datos originales.

Normalmente se requieren conocimientos básicos de Python y aprendizaje automático. El marco ofrece tutoriales y plantillas detalladas para ayudar a los usuarios a migrar proyectos existentes o empezar desde cero.

Es compatible con PyTorch, TensorFlow, JAX (con Flax), Hugging Face Transformers, fastai y Pandas, entre otros frameworks y herramientas líderes.

El marco se adhiere a los principios básicos del aprendizaje federado: los datos de entrenamiento permanecen en el dispositivo local o en el servidor, solo se envían parámetros o actualizaciones del modelo al servidor central para su agregación, evitando la transmisión de datos originales.

Según la información pública, Flower AI es un marco de código abierto y de uso gratuito.

Es adecuado para industrias con altos requisitos de privacidad de datos, como la salud, servicios financieros, conducción autónoma, y cualquier entorno que requiera entrenamiento de IA entre organizaciones.

Puedes empezar instalando la biblioteca Flower y usando su herramienta de línea de comandos flwr new para generar plantillas de proyecto, o clonando directamente el repositorio de ejemplos oficial para empezar rápidamente.

Han trabajado en una integración: Flower AI se enfoca en la flexibilidad de investigación y desarrollo de algoritmos, mientras que NVIDIA FLARE se centra en la preparación para producción; al integrarse, los programas desarrollados con Flower pueden ejecutarse en el entorno FLARE.