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Flower SuperLink是Flower联邦学习框架的Docker镜像,支持amd64和arm64v8架构,提供latest、unstable、nightly及多版本标签,便于快速部署联邦学习系统。

9 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:flwr仓库类型:镜像最近更新:8 天前
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Flower SuperLink

镜像概述

Flower SuperLink是Flower联邦学习框架的官方Docker镜像,旨在简化联邦学习系统的部署与运行。联邦学习允许模型在多个设备或服务器上协同训练而无需共享原始数据,该镜像提供了预配置的环境,支持多种架构和版本标签,适用于各类联邦学习场景的快速搭建。

快速参考

学习资源

  • Docker快速入门
  • Docker Compose快速入门

获取帮助

  • Flower Discuss
  • Slack
  • https://github.com/adap/flower

支持的架构

  • amd64
  • arm64v8

支持的标签

主要标签

  • latest
    • 指向 1.23.0-py3.12-ubuntu24.04
    • 基于Python 3.12和Ubuntu 24.04构建
  • unstable
    • 指向main分支的最新成功构建版本
  • nightly、<version>.dev<YYYYMMDD>(如1.24.0.dev20251103)
    • 基于Python 3.12和Ubuntu 24.04构建

版本化标签

  • 1.23.0、1.23.0-py3.12-alpine3.22
  • 1.23.0-py3.12-ubuntu24.04(同latest)
  • 1.22.0、1.22.0-py3.12-alpine3.22、1.22.0-py3.12-ubuntu24.04
  • 1.21.0、1.21.0-py3.12-alpine3.22、1.21.0-py3.12-ubuntu24.04
  • 1.20.0、1.20.0-py3.12-alpine3.22、1.20.0-py3.12-ubuntu24.04
  • 1.19.0、1.19.0-py3.12-alpine3.22、1.19.0-py3.12-ubuntu24.04
  • 1.18.0、1.18.0-py3.12-alpine3.19、1.18.0-py3.12-ubuntu24.04、1.18.0-py3.11-ubuntu24.04、1.18.0-py3.10-ubuntu24.04
  • 1.17.0、1.17.0-py3.11-alpine3.19、1.17.0-py3.11-ubuntu24.04
  • 1.16.0、1.16.0-py3.11-alpine3.19、1.16.0-py3.11-ubuntu24.04
  • 1.15.2、1.15.2-py3.11-alpine3.19、1.15.2-py3.11-ubuntu24.04
  • 1.15.1、1.15.1-py3.11-alpine3.19、1.15.1-py3.11-ubuntu24.04
  • 1.15.0、1.15.0-py3.11-alpine3.19、1.15.0-py3.11-ubuntu24.04
  • 1.14.0、1.14.0-py3.11-alpine3.19、1.14.0-py3.11-ubuntu24.04
  • 1.13.1、1.13.1-py3.11-alpine3.19、1.13.1-py3.11-ubuntu24.04
  • 1.13.0、1.13.0-py3.11-alpine3.19、1.13.0-py3.11-ubuntu24.04
  • 1.12.0、1.12.0-py3.11-alpine3.19、1.12.0-py3.11-ubuntu24.04
  • 1.11.1、1.11.1-py3.11-alpine3.19、1.11.1-py3.11-ubuntu22.04
  • 1.11.0、1.11.0-py3.11-alpine3.19、1.11.0-py3.11-ubuntu22.04
  • 1.10.0、1.10.0-py3.11-alpine3.19、1.10.0-py3.11-ubuntu22.04
  • 1.9.0、1.9.0-py3.11-alpine3.19、1.9.0-py3.11-ubuntu22.04
  • 1.8.0、1.8.0-py3.11-alpine3.19、1.8.0-py3.11-ubuntu22.04

使用场景与适用范围

  • 联邦学习系统开发:适用于开发人员构建和测试联邦学习算法与应用
  • 分布式训练部署:支持多节点协同训练,适用于企业级联邦学习系统部署
  • 数据隐私保护场景:在***、***等对数据隐私敏感的领域,实现数据本地化训练
  • 跨架构环境:支持amd64和arm64v8架构,可在服务器、边缘设备等多种硬件环境运行

使用方法

基础使用

建议参考官方文档获取详细部署指南:

  • Docker快速入门
  • Docker Compose快速入门

简单启动示例

使用最新版本镜像:

bash
docker run -it flowerai/superlink:latest

根据具体需求选择标签,例如使用特定版本:

bash
docker run -it flowerai/superlink:1.23.0-py3.12-ubuntu24.04

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 superlink 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/flwr/superlink:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull flwr/superlink:<标签>

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Flower框架的官方Docker镜像,支持分布式机器学习训练,提供latest、unstable、nightly及多版本标签,适配amd64和arm64v8架构,便于快速部署Flower服务。
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