flower - Flower - フレンドリーな連合学習フレームワーク

(Flower - A Friendly Federated Learning Framework)

Created at: 2020-02-17 19:51:29
Language: Python
License: Apache-2.0

Flower - フレンドリーな連合学習フレームワーク

フラワーサイト

ウェブサイト| ブログ| ドキュメント| カンファレンス| スラック

GitHub ライセンス PR歓迎 建てる ダウンロード スラック

Flower (

flwr
) は、連合学習システムを構築するためのフレームワークです。Flower のデザインは、いくつかの指針に基づいています。

  • カスタマイズ可能: フェデレーテッド ラーニング システムは、ユース ケースごとに大きく異なります。Flower では、個々のユース ケースのニーズに応じて、さまざまな構成が可能です。

  • 拡張可能: Flower はオックスフォード大学の研究プロジェクトから生まれたため、AI 研究を念頭に置いて構築されました。多くのコンポーネントを拡張およびオーバーライドして、新しい最先端のシステムを構築できます。

  • フレームワークに依存しない: 異なる機械学習フレームワークには異なる強みがあります。Flower は、 PyTorch、 TensorFlow 、Hugging Face TransformersPyTorch LightningMXNetscikit-learnJAXTFLite、または手動で 勾配を計算するユーザー向けのraw NumPyなど、任意の機械学習フレームワークで使用できます。

  • わかりやすい: Flower は保守性を念頭に置いて作成されています。コミュニティは、コードベースを読んで貢献することが奨励されています。

flower.devでフラワー コミュニティに参加してください。

連合学習のチュートリアル

Flower の目標は、フェデレーテッド ラーニングを誰もが利用できるようにすることです。この一連のチュートリアルでは、フェデレーテッド ラーニングの基礎と、それらを Flower に実装する方法を紹介します。

  1. フェデレーテッド ラーニングの概要

    Colab で開く(またはJupyter Notebookを開きます)

  2. フェデレーテッド ラーニングで戦略を使用する

    Colab で開く(またはJupyter Notebookを開きます)

しばらくお待ちください。さらに多くのチュートリアルが近日中に公開されます。トピックには、Federated Learning の戦略の構築、Federated Learningにおけるプライバシーとセキュリティ、およびFederated Learning のスケーリングが含まれます。

ドキュメンテーション

花のドキュメント:

花のベー​​スライン

Flower Baselines は、一般的なフェデレーテッド ラーニングの出版物で行われた実験を再現する、コミュニティによって提供された実験のコレクションです。研究者は、Flower Baselines を基に構築して、新しいアイデアをすばやく評価できます。

詳細については、Flower のドキュメントを参照してください:ベースラインの使用

Flower コミュニティは貢献が大好きです。ベースラインとして貢献することで、あなたの作品をより目立たせ、他の人がその上に構築できるようにします。

花の使用例

Flower のさまざまな使用シナリオを (PyTorch や TensorFlow などの一般的な機械学習フレームワークと組み合わせて) いくつかの例で示します。サンプルを実行するには、まず必要なエクストラをインストールします。

使用例 ドキュメント

クイックスタートの例:

その他の:

コミュニティ

Flower は、研究者とエンジニアの素晴らしいコミュニティによって構築されています。Slackに参加して彼らに会いに行きましょう。貢献は大歓迎です。

引用

Flower を使用した作品を公開する場合は、次のように Flower を引用してください。

@article{beutel2020flower,
  title={Flower: A Friendly Federated Learning Research Framework},
  author={Beutel, Daniel J and Topal, Taner and Mathur, Akhil and Qiu, Xinchi and Parcollet, Titouan and Lane, Nicholas D},
  journal={arXiv preprint arXiv:2007.14390},
  year={2020}
}

また、ドキュメント内の Flower ベースのパブリケーションのリストにパブリケーションを追加することも検討してください。プル リクエストを開くだけです。

花への貢献

貢献を歓迎します。開始するには、 CONTRIBUTING.mdを参照してください。