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联合学习（FL）是人工智能中的最先进技术，可在降低计算和通信成本的同时，保留数据隐私和安全性。它改变了传统的集中机器学习和深度学习方法，以实现无需数据交换的分散模型培训。这项工作介绍了FLAUTIM，这是基于Kubernetes（K8S）和Flower Framework的巴西和拉丁美洲的FL平台的首次实施。FLAUTIM专为学术使用而设计，使没有技术背景的研究人员可以轻松地在该平台上进行FL实验。此外，该平台允许开发涉及从连接车辆收集的数据的应用程序。因此，本研究旨在介绍这个新的FL平台，从而提供其架构的全面细节。
flautim：使用K8和Flower的联合学习平台
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