flwr/supernode
flwr
Flower联邦学习框架的SuperNode服务器节点，用于协调分布式机器学习训练，支持amd64/arm64v8架构，提供多种Python版本和操作系统标签，实现联邦学习系统的快速部署与协调。
2 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 SuperNode
镜像概述
Flower SuperNode是Flower联邦学习框架的核心服务器组件，主要用于协调分布式机器学习训练过程。作为中央节点，它负责连接多个客户端设备，管理模型参数的聚合、分发与训练进度跟踪，是构建联邦学习系统的关键基础设施。
核心功能与特性
- 跨架构支持：兼容
amd64和arm64v8架构，适用于不同硬件环境 - 多版本兼容：提供Python 3.8至3.12版本支持，基于Ubuntu 22.04/24.04和Alpine 3.19/3.22操作系统构建
- 灵活标签策略：
- 稳定版：
latest（指向最新稳定版本）及特定版本号（如1.23.0） - 开发版：
unstable（main分支最新成功构建） - 夜间构建：
nightly及<version>.dev<YYYYMMDD>（如1.24.0.dev20251103）
- 稳定版：
- 易于集成：支持Docker和Docker Compose快速部署，无缝对接Flower客户端生态
使用场景
- 构建联邦学习系统的中央协调服务器
- 管理跨设备/跨机构的分布式机器学习模型训练
- 部署需要保护数据隐私的联邦学习实验环境
- 搭建多架构、多Python版本兼容的联邦学习测试平台
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（社区讨论论坛）
- https://flower.ai/join-slack（实时交流群组）
- https://github.com/adap/flower（代码仓库与issue跟踪）
支持的标签
主要标签类型
-
最新稳定版：
latest：指向1.23.0-py3.12-ubuntu24.04，基于Python 3.12和Ubuntu 24.04构建
-
开发版：
unstable：指向main分支最新成功构建版本nightly、<version>.dev<YYYYMMDD>（如1.24.0.dev20251103）：基于Python 3.12和Ubuntu 24.04的夜间构建
稳定版本标签（精选示例）
1.23.x系列
1.23.0、1.23.0-py3.12-alpine3.221.23.0-py3.12-ubuntu24.04（同latest）1.23.0-py3.11-ubuntu24.04、1.23.0-py3.10-ubuntu24.04、1.23.0-py3.9-ubuntu24.04
1.22.x系列
1.22.0、1.22.0-py3.12-alpine3.221.22.0-py3.12-ubuntu24.04、1.22.0-py3.11-ubuntu24.04、1.22.0-py3.10-ubuntu24.04、1.22.0-py3.9-ubuntu24.04
1.21.x至1.15.x系列
每个版本均提供Python 3.9-3.12版本与Ubuntu 24.04/Alpine 3.22组合，如1.21.0-py3.12-ubuntu24.04、1.20.0-py3.11-alpine3.22等
1.14.x至1.9.x系列
包含Python 3.8-3.11版本，部分基于Ubuntu 22.04构建，如1.11.1-py3.8-ubuntu22.04、1.10.0-py3.9-ubuntu22.04等
使用方法
基本部署示例
启动最新稳定版SuperNode（默认端口配置请参考官方文档）：
bashdocker run -p 8080:8080 docker.xuanyuan.run/flower/supernode:latest
版本选择建议
- 生产环境：使用
latest或特定稳定版本标签（如1.23.0） - 开发测试：使用
unstable标签获取最新功能 - 夜间构建：通过
nightly或<version>.dev<YYYYMMDD>标签获取前沿开发版本
详细部署指南
推荐参考官方文档获取完整部署流程：
- https://flower.ai/docs/framework/docker/tutorial-quickstart-docker.html
- https://flower.ai/docs/framework/docker/tutorial-quickstart-docker-compose.html
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/supernode:<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。"