IBM联邦学习库项目教程

IBM联邦学习库项目教程

federated-learning-lib A library for federated learning (a distributed machine learning process) in an enterprise environment. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/federated-learning-lib

1. 项目目录结构及介绍

IBM联邦学习库（IBM federated-learning-lib）的目录结构如下：

• docs/: 包含项目的教程、API文档和相关出版物。
• examples/: 提供了不同联邦学习任务和模型类型的使用示例。
• experiment_manager/: 实验管理器相关文件，用于 orchestration 联邦学习实验。
• federated-learning-lib/: 包含联邦学习库的主要代码和模块。
• notebooks/: Jupyter 笔记本文件，用于演示和实验。
• openshift_fl/: 与 OpenShift 集群自动化部署和监控相关的文件。
• .gitattributes: 定义如何处理不同类型的文件。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• Dockerfile: 用于构建联邦学习库的 Docker 镜像。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目的主要说明文件。
• 其他配置和脚本文件。

每个目录和文件都有其特定的用途，共同构成了联邦学习库项目的完整结构。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动通常涉及以下文件：

• setup.py: 这个文件是 Python 包的标准安装脚本，用于安装联邦学习库及其依赖项。
• ibmfl: 这个目录包含了联邦学习库的主模块和代码。

启动联邦学习库通常需要先安装库，可以通过以下命令：

pip install .

之后，可以通过 Python 解释器直接导入并使用库中的模块和功能。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要用于设置联邦学习实验的各种参数。以下是一些主要的配置文件：

• config.yaml: 这个文件包含了联邦学习实验的基本配置，如模型类型、融合算法、学习率等。
• log_config.yaml: 日志配置文件，用于设置日志记录的级别和格式。
• pubsub_credentials.json: 如果使用消息队列服务，如 Google Cloud Pub/Sub，此文件包含连接到服务的凭据。

配置文件通常通过联邦学习库的 API 或实验管理器 UI 进行修改和加载。确保正确配置这些文件对于成功运行联邦学习实验至关重要。

通过以上介绍，开发者可以对 IBM 联邦学习库有一个基本的了解，并可以开始进行联邦学习的实验和开发工作。

federated-learning-lib A library for federated learning (a distributed machine learning process) in an enterprise environment. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/federated-learning-lib