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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：2 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
- https://flower.ai/docs/framework/docker/tutorial-quickstart-docker.html
- https://flower.ai/docs/framework/docker/tutorial-quickstart-docker-compose.html
获取帮助
- https://discuss.flower.ai
- https://flower.ai/join-slack
- https://github.com/adap/flower
支持的架构
amd64arm64v8
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
- 指向
unstable- 指向
main分支的最新成功构建版本
- 指向
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-alpine3.221.23.0-py3.12-ubuntu24.04（同latest）1.22.0、1.22.0-py3.12-alpine3.22、1.22.0-py3.12-ubuntu24.041.21.0、1.21.0-py3.12-alpine3.22、1.21.0-py3.12-ubuntu24.041.20.0、1.20.0-py3.12-alpine3.22、1.20.0-py3.12-ubuntu24.041.19.0、1.19.0-py3.12-alpine3.22、1.19.0-py3.12-ubuntu24.041.18.0、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-ubuntu24.041.17.0、1.17.0-py3.11-alpine3.19、1.17.0-py3.11-ubuntu24.041.16.0、1.16.0-py3.11-alpine3.19、1.16.0-py3.11-ubuntu24.041.15.2、1.15.2-py3.11-alpine3.19、1.15.2-py3.11-ubuntu24.041.15.1、1.15.1-py3.11-alpine3.19、1.15.1-py3.11-ubuntu24.041.15.0、1.15.0-py3.11-alpine3.19、1.15.0-py3.11-ubuntu24.041.14.0、1.14.0-py3.11-alpine3.19、1.14.0-py3.11-ubuntu24.041.13.1、1.13.1-py3.11-alpine3.19、1.13.1-py3.11-ubuntu24.041.13.0、1.13.0-py3.11-alpine3.19、1.13.0-py3.11-ubuntu24.041.12.0、1.12.0-py3.11-alpine3.19、1.12.0-py3.11-ubuntu24.041.11.1、1.11.1-py3.11-alpine3.19、1.11.1-py3.11-ubuntu22.041.11.0、1.11.0-py3.11-alpine3.19、1.11.0-py3.11-ubuntu22.041.10.0、1.10.0-py3.11-alpine3.19、1.10.0-py3.11-ubuntu22.041.9.0、1.9.0-py3.11-alpine3.19、1.9.0-py3.11-ubuntu22.041.8.0、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：
- https://flower.ai/docs/framework/docker/tutorial-quickstart-docker.html
- https://flower.ai/docs/framework/docker/tutorial-quickstart-docker-compose.html
简单启动示例
使用最新版本镜像：
bashdocker run -it docker.xuanyuan.run/flowerai/superlink:latest
根据具体需求选择标签，例如使用特定版本：
bashdocker run -it docker.xuanyuan.run/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。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull flwr/superlink:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"