Federated Learning, Teil 2: Implementierung mit dem Flower Framework 🌼
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Der Beitrag erklärt Schritt für Schritt, wie man federated learning in einer Cross‑Silo‑Umgebung mit dem Flower Framework umsetzt. Dabei wird deutlich, welche Komponenten des Frameworks für die Koordination mehrerer unabhängiger Standorte benötigt werden und wie die Daten sicher zwischen den Silo‑Servern ausgetauscht werden.
Besonders hervorzuheben ist die klare Strukturierung des Tutorials: Von der Einrichtung der lokalen Clients über die Definition des Trainingsprotokolls bis hin zur Aggregation der Modelle an einem zentralen Server. Durch die praxisnahe Darstellung können Entwickler sofort mit dem Experimentieren beginnen und die Vorteile von federated learning in realen Szenarien nutzen.
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