Flower — 누구나 쓸 수 있는 연합 학습 프레임워크
Flower — 누구나 쓸 수 있는 연합 학습 프레임워크
Flower 는 기존 머신러닝 워크로드를 연합 설정(federated setting)으로 옮겨오는 걸 목표로 한 '친근한' 연합 학습 프레임워크예요. 연구자와 개발자가 기존 코드를 크게 바꾸지 않고 연합 학습을 시작할 수 있게 설계됐어요.
어떤 원리인가요
연합 학습에서는 중앙 서버가 전역 모델을 만들고, 여러 노드(SuperNode)가 자기 데이터로 그 모델을 로컬 학습한 뒤 가중치 갱신을 돌려줘요.
- ServerApp & ClientApp: 학습을 조율하는 서버 앱과, 각 노드에서 실행되는 클라이언트 앱으로 역할을 나눠요.
- 전략(strategy): FedAvg처럼 클라이언트 갱신을 어떻게 합칠지 결정해요.
- 시뮬레이션·배포: 로컬 Managed SuperLink로 시뮬레이션하거나, Docker·Helm·SuperGrid로 실제 배포할 수 있어요.
지원하는 프레임워크
PyTorch, TensorFlow, JAX, scikit-learn, XGBoost, fastai, 🤗 Transformers뿐 아니라 Android·iOS까지 폭넓게 붙일 수 있어요.