Flower 是一个用于联邦学习的开源框架，现已发布，支持在分布式或敏感数据上进行 AI 模型训练，而无需移动数据。这种将模型部署到数据的方法，解决了医疗保健、金融和生成式 AI 等领域面临的数据隐私和监管合规性挑战。该框架旨在通过简化联邦学习来克服机器学习项目的障碍，并计划推出托管的企业版本。 AI
影响 通过允许在敏感或分布式数据上进行模型训练，绕过隐私和监管障碍，从而实现新的 AI 用例。
排序理由 发布了一个用于联邦学习的开源框架。
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