FATE联邦学习框架简易使用实践

一、开始

开始之前,先确保部署的FATE框架运行正常 (部署指南),可以使用官方的几个示例进行测试,若检查无误后,则可以开始正式使用。

二、框架基本流程

对于集群部署情况,先根据不同的部署方式,进入对应的框架环境内,如使用docker-compose部署,则先进入对应容器内:

docker exec -it confs-<party-id>_client_1 bash

在FATE框架中,在终端中使用 flow 命令执行FATE提交任务等相关操作。执行的任务会在FATEBoard中显示出来。训练模型的参数需要写在json文件中,下面进行介绍。

1.上传数据集

要训练任务,自然是要数据的,通过以下命令上传数据集:

flow data upload -c uploadconf.json

uploadconf.json的格式如下:

{
  "file": "housing_1_train.csv",
  "table_name": "homo_housing_1_train",
  "namespace": "homo_host_housing_train1",
  "head": 1,
  "partition": 16
}

注意其中的table_name以及namespace,在之后的两个json文件中,需要注意与之对应。

2.上传conf配置以及dsl配置

conf配置用于设置参与训练的节点方、具体算法的参数调整等。dsl文件则用于定义任务流水线形式。可以先查看官方的线性回归以及逻辑回归案例,在其基础上修改成自己想要的运行形式。

配置完成后,使用以下命令上传配置至框架系统中:

flow job submit -c xxxconf.json -d xxxdsl.json

此时,若以上配置均正确,则系统将会开始训练模型,等到FATEBoard内任务均显示success后则训练完成。

3.部署模型与加载

在提交conf和dsl文件后,终端内会输出模型的版本和id,通过以下命令部署模型:

flow model deploy --model-id <模型id> --model-version <模型版本>

修改加载模型的配置后,使用以下命令加载:

flow model load -c fateflow/examples/model/publish_load_model.json

修改绑定模型的配置后,使用以下命令绑定:

flow model bind -c fateflow/examples/model/bind_model_service.json

此时模型应该已经可以实际使用了,此时向{SERVING_SERVICE_IP}:8059/federation/v1/inference发送对应的参数,其将返回一个在线推理的结果:

$ curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' -i 'http://192.168.7.2:8059/federation/v1/inference' --data '{
  "head": {
    "serviceId": "test"
  },
  "body": {
    "featureData": {
        "x0": 1.88669,
        "x1": -1.359293,
        "x2": 2.303601,
        "x3": 2.00137,
        "x4": 1.307686
    },
    "sendToRemoteFeatureData": {
        "phone_num": "122222222"
    }
  }
}'

output:

{"retcode":0,"retmsg":"","data":{"score":0.018025086161221948,"modelId":"guest#9999#arbiter-10000#guest-9999#host-10000#model","modelVersion":"202111240318516571130","timestamp":1637743473990},"flag":0}

### FATE联邦学习框架概述 FATE(Federated AI Technology Enabler)是一个开源的联邦学习框架,旨在提供安全、高效的多方联合建模解决方案。它支持多种类型的联邦学习模式,包括但不限于横向联邦学习和纵向联邦学习。 #### 横向联邦学习案例 在实际应用中,当参与方的数据特征空间相同而样本ID不同的情况下,可以采用横向联邦学习的方式进行协作建模[^1]。这种方式能够有效利用各方数据的优势,提升模型性能的同时保护隐私。 #### 终端命令操作指南 为了方便用户管理任务流程,在FATE框架中可以通过`flow`命令来完成一系列的操作,比如提交任务等。具体而言,通过编写配置文件(通常是JSON格式),定义好训练所需的各种参数之后,即可运行相应的脚本启动作业[^2]。例如: ```bash flow job submit -c test_hetero_linr_train_job_conf.json -d test_hetero_linr_train_job_dsl.json ``` 上述命令中的两个JSON文件分别代表了DSL(Domain Specific Language)描述以及具体的配置选项集合。 #### 可视化工具——FATEBoard 除了强大的后台处理能力之外,FATE还配备了一个图形界面叫做FATEBoard,用于监控整个实验过程的状态变化情况以及其他重要指标展示功能[^3]。这使得研究人员无需频繁切换窗口查看日志信息就能直观理解当前进展如何。 ### 安装部署与文档获取途径 对于初次接触该系统的开发者来说,可以从官方仓库下载最新版本源码包或者二进制分发版来进行本地环境搭建测试;与此同时也可以查阅项目主页上的详细介绍资料进一步加深认识程度。通常情况下这些资源会被托管于GitHub平台之上供全球访问者自由取阅。 以下是几个可能对你有帮助的相关链接地址模板(需自行替换为真实URL): - **官方网站**: https://fate.apache.org/ - **GitHub Repository**: https://github.com/FederatedAI/FATE - **User Documentation**: https://fate.readthedocs.io/ 请注意以上仅为示意性质的内容结构安排建议,请根据自己实际情况调整适用范围内的细节部分。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值