Flower AI

Flower AI 是一個開源的聯邦學習框架，用於構建分散式機器學習系統，允許在多個客戶端上協作訓練模型，同時保護原始資料的隱私。

其主要用途是簡化聯邦學習系統的開發流程，使開發者、研究人員和企業能夠在不共享原始資料的情況下，聯合訓練 AI 模型。

使用者通常需要具備基礎的 Python 編程和機器學習知識。框架提供了詳細的教學與範本，幫助用戶從現有專案遷移或從零開始建立。

它支援與 PyTorch、TensorFlow、JAX（搭配 Flax）、Hugging Face Transformers、fastai 以及 Pandas 等多種主流工具與框架進行整合。

框架遵循聯邦學習的基本原理，訓練資料保留在本地裝置或伺服器，只上傳模型參數或更新至中央伺服器進行聚合，從而避免原始資料直接傳輸。

根據公開資訊，Flower AI 是一個開源框架，採用免費模式。

適用於對資料隱私有高要求的行業，如醫療健康、金融服務、自動駕駛，以及任何需要跨組織協作 AI 訓練的場景。

可以透過安裝 Flower 套件，使用其命令列工具 flwr new 產生專案模板，或直接克隆官方提供的範例程式庫來快速入門。

兩者進行了整合合作。Flower AI 著重於研究彈性與演算法開發，而 NVIDIA FLARE 強調生產就緒性，整合後允許 Flower 開發的程式在 FLARE 環境中運行。