Flower — фреймворк с открытым исходным кодом для построения систем федеративного обучения нейросетей, код которого доступен на GitHub.

Суть федеративного обучения сводится к обучению нейросетей на различных устройствах, без необходимости пересылать персональные данные, пересылаются лишь обновленные веса нейронной сети. Такой подход снизит количество утечек персональных данных и связанных с ними рисков.

Подробнее об этом читайте в колонке Forbes, которую написал Иван Чижов, заместитель руководителя по научной работе лаборатории криптографии в компании «Криптонит».

Инструменты для федеративного обучения стали появляться сравнительно недавно. Одним из них стал Flower, написанный в Оксфордском университете и впервые представленный в 2020 году.

Сегодня проект Flower отличает глубина проработки. В нём более 100 программистов и специалистов по машинному обучению, которые делятся своим практическим опытом.

На странице проекта в GitHub доступна подробная документация и Flower Baselines — коллекция проектов, воспроизводящих эксперименты из научных публикаций по федеративному обучению.

Проект быстро развивается. Через API Flower уже взаимодействует с TensorFlow, PyTorch, pandas, Hugging Face Transformers, Google JAX и другими инструментами машинного обучения.