Flower AI는 분산 머신러닝 시스템을 구축하기 위한 오픈소스 연합학습 프레임워크로, 여러 클라이언트 간 협력하여 모델을 학습하되 원시 데이터를 보호합니다.
원시 데이터를 공유하지 않는 가운데 개발자, 연구자, 기업이 AI 모델을 공동으로 학습하도록 연합학습 시스템 개발 프로세스를 간소화하는 것이 주된 용도입니다.
일반적으로 파이썬 프로그래밍 기초와 머신러닝 지식이 필요합니다. 프레임워크는 기존 프로젝트를 마이그레이션하거나 처음부터 구축하는 데 도움이 되는 자세한 튜토리얼과 템플릿을 제공합니다.
PyTorch, TensorFlow, JAX(Flax와 함께), Hugging Face Transformers, fastai, Pandas 등 주요 도구와 프레임워크와의 통합을 지원합니다.
연합학습의 기본 원칙에 따라 학습 데이터는 로컬 디바이스나 서버에 보관되며, 모델 매개변수나 업데이트만 중앙 서버로 전달되어 집계를 수행합니다. 원시 데이터의 직접 전달은 발생하지 않습니다.
공개 정보에 따르면 Flower AI는 오픈소스 프레임워크로 무료로 사용할 수 있습니다.
데이터 프라이버시가 중요한 산업에 적합합니다. 의료, 금융 서비스, 자율주행, 그리고 데이터 로컬라이제이션이 필요한 모든 협업 상황에 적합합니다.
Flower 라이브러리를 설치하고 CLI 도구인 'flwr new'로 프로젝트 템플릿을 생성하거나 공식 예제 저장소를 클론해 시작할 수 있습니다.
두 솔루션은 통합되어 있습니다. Flower AI는 연구의 유연성과 알고리즘 개발에 초점을 두고, NVIDIA FLARE는 생산급 배포를 강조합니다. 통합 시 Flower에서 개발한 프로그램을 FLARE 환경에서 실행할 수 있습니다.
