Flowerवितरित डेटा पर AI को प्रशिक्षित करें

फ्लावर: एक दोस्ताना फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क

फेडरेटेड लर्निंग, एनालिटिक्स और इवैल्यूएशन के लिए एक एकीकृत दृष्टिकोण।

प्रमुख विशेषताएँ

• किसी भी वर्कलोड, किसी भी ML फ़्रेमवर्क और किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा को फ़ेडरेट करें।
• PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, JAX, Pandas, fastai, PyTorch-Lightning, MXNet, scikit-learn और XGBoost जैसे लोकप्रिय ML फ़्रेमवर्क के साथ संगत।
• लाखों ग्राहकों के साथ वास्तविक दुनिया के सिस्टम के लिए स्केलेबल।
• AWS, GCP, Azure, Android, iOS, Raspberry Pi और Nvidia Jetson सहित क्लाउड, मोबाइल और एज डिवाइस का समर्थन करता है।
• अनुसंधान से उत्पादन में निर्बाध परिवर्तन को सक्षम बनाता है।
• प्लेटफ़ॉर्म-स्वतंत्र और विषम एज डिवाइस वातावरण में अच्छी तरह से काम करता है।
• न्यूनतम कोड के साथ आरंभ करना आसान।

उपयोग के मामले

• फेडरेटेड लर्निंग: कच्चे डेटा को साझा किए बिना विकेंद्रीकृत डेटा स्रोतों में मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करें।
• फेडरेटेड इवैल्यूएशन: विकेंद्रीकृत डेटा स्रोतों पर मॉडल का मूल्यांकन करें।
• फेडरेटेड एनालिटिक्स: विकेंद्रीकृत डेटा पर विश्लेषण करें।
• डिफरेंशियल प्राइवेसी: मशीन लर्निंग मॉडल में गोपनीयता बढ़ाएँ।

मूल्य निर्धारण

फ्लावर ओपन-सोर्स और उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है। फ़्रेमवर्क को और बढ़ाने के लिए योगदान और समुदाय समर्थन को प्रोत्साहित किया जाता है।

टीमें

फ्लावर को फ्लावर लैब्स जीएमबीएच में एक समर्पित टीम द्वारा विकसित और बनाए रखा जाता है। फ़्रेमवर्क का उपयोग दुनिया भर के शीर्ष संगठनों और विश्वविद्यालयों द्वारा किया जाता है, जिसमें कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय, ब्रेव सॉफ़्टवेयर, हार्वर्ड विश्वविद्यालय, ऑरेंज, एमआईटी, सैमसंग एआई, म्यूनिख तकनीकी विश्वविद्यालय, सीमेंस हेल्थइनियर्स, ऑक्सफ़ोर्ड विश्वविद्यालय, एक्सेंचर, गचॉन विश्वविद्यालय और बैंकिंग सर्कल शामिल हैं।

समुदाय में शामिल हों और आज ही फ्लावर का उपयोग करके फेडरेटेड लर्निंग के साथ अपनी यात्रा शुरू करें!