Pipeline过程记录

最新推荐文章于 2024-06-12 20:12:34 发布
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配置：Ubuntu 22.04.3，VMware虚拟机（9999/10000）

1、安装FATE客户端：在本机上安装FATE客户端。（通过Python包管理器pip来安装）：

pip install fate-client

配置FATE客户端：配置本地FATE客户端以连接到两个虚拟机的FATE-Flow服务。

2、配置服务器

pipeline init --ip=xxx --port=xxx

返Pipeline configuration succeeded.

最低0.47元/天 解锁文章
【】Fate单机部署及代码调试全流程ongoing
SophiaSSS的博客
12-19 1362
通过ls命令，查看到具体的三方库/安装包文件后，可以把这些文件列表复制出来，分别在前面加上“pip install”，以供下一步批量安装使用。前面链接的第二步相对复杂，在“新建虚拟机向导”那一步，选的“稍后安装操作系统”。前面在Ubuntu部署好fate了，接下来的目标是：在本机实现远程调试doceker容器里的fate源码。但是个人比较懒，以及为了省时间，就粗暴式地选择“安装程序光盘映像文件”，后面走简易安装模式，就结束了。我既装了Linux双系统，又在win10上装了虚拟机-Ubuntu系统。
FATE框架中pipline基础教程
unseven的博客
08-23 831
FATE主要将表格数据作为其标准数据格式。然而，通过使用NN模块的数据集功能，可以在神经网络中使用非表格数据，如图像、文本、混合数据或关系数据。NN模块中的数据集模块允许自定义数据集，以便在更复杂的数据场景中使用。介绍Homo NN模块中数据集功能的使用，并提供如何自定义数据集的指导。我们将以MNIST手写识别任务为例来说明这些概念。准备 MNIST Data这是MNIST数据集的简化版，共有十个类别，根据标签分为0-9个文件夹，对数据集进行了采样以减少样本数量。!数据集。
FATE联邦学习开源平台V2.1.0学习笔记(一)：使用PyPI安装部署单机版FATE-2.1.0
最新发布
小白（啥都学）
06-12 2167
联邦学习FATE开源框架学习
动态调整学习率/pytorch中lr_scheduler是用来干嘛的，例子
qq_43369406的博客
04-26 1430
下面是一个例子，说明如何使用lr_scheduler来调整学习率。在这个例子中，我们使用StepLR调度程序，该调度程序在每个step_size个epoch之后将学习率降低为原来的gamma倍。这个例子使用了一个简单的卷积神经网络模型来训练MNIST数据集，并使用SGD优化器来更新模型参数。随着训练的进行，学习率可能需要逐渐降低，以便在训练后期更加稳定地收敛。在这个例子中，我们使用StepLR调度程序，并将step_size设置为5，将gamma设置为0.1。
LR参数化的迭代设
用心做事，用爱生活
11-12 1385
参数个数：10个tester1、tester2、tester3…tester10迭代次数：2次场景设置(一)：Sequential+Each Iteration执行结果：VuGen中：1个用户第一次迭代(Iteration)取值为tester1第二次迭代(Iteration)取值为tester2Controller中：5个用户并发，每个用户第一次迭代(Iteration)取值为tester1第二次
FATE —— 一.2 pipeline上传数据教程
weixin_62375097的博客
01-12 944
要使用Pipeline，我们需要首先指定要连接到哪个FATE流服务。在开始建模任务之前，应上载要使用的数据。通常，一方通常是包含多个节点的集群。因此，当我们上传这些数据时，数据将被分配给这些节点。假设我们在127.0.0.1:9380中有一个FATE流服务（默认为独立模式），然后执行。pipeline与fate_client一起分布。有关使用pipeline提交作业的更多演示，请参阅。定义将在FATE作业配置中使用的表名和命名空间。现在，我们添加要上载的数据。注意，只需要本地方id。然后我们可以上传数据。
Camera Processing pipeline
09-10
成像传感器记录下从各个方向到达的光线的积分值，所有的成像点都能记录到类似的颜色信息。经典的针孔相机模型（又名暗箱模型）给出了线性视角，并且具有一个在针孔处的视点。针孔大小的影响在于，大针孔会产生几何...
isp pipeline的过程
02-25
ISP pipeline过程指的是Internet Service Provider（ISP）管道过程，是一种网络传输系统，通过一系列网络服务器和网络...ISP pipeline过程包括：路由选择、分组交换、路径记录、路由计算、路径确认和数据传输等步骤。
Jenkins高级篇之Pipeline技巧篇-1-小白搭建Pipeline项目开发环境.rar
09-16
Pipeline允许开发者以代码形式描述整个构建、测试和部署过程，使得流程可复用、可版本控制，并易于维护。Pipeline分为两种语法：Declarative Pipeline（声明式）和Scripted Pipeline（脚本式），其中声明式更易读，...
2023年3月版联邦学习（fate）从主机安装到实现联邦学习
feverfew1的博客
03-02 9208
从安装到完成一个demo版本横向联邦学习
（四）FATE框架AllinOne集群部署
Limeym的博客
07-25 2090
FATE AllinOne集群部署
【环境配置】在Ubuntu中使用Docker20.10.23配置FATE1.10.0（单机部署）
一只数模菜鸡的博客
02-02 1400
本文讲解了在Ubuntu22中使用Docker20配置FATE1.10.0的方法 分为官方文档与我自己的实际操作两个部分
Ubuntu Kylin使用docker单机部署Fate联邦学习框架
ziyang的博客
11-22 2126
Ubuntu Kylin使用docker单机部署Fate联邦学习框架 Fate联邦学习框架分为单机部署和集群部署，本文是在Ubuntu Kylin上使用docker单机部署Fate联邦学习框架，具体环境如下： Vmware Workstation pro Ubuntu Kylin 20.04 Python 3.8.10 Python-pip 20.0.2 Docker version 20.10.7 Mysql 5 Redis 安装Ubuntu Kylin 20.04 Ubuntu Kylin是国产的Ubu
FATE | ubuntu用KuteFATE在多台机器部署联合学习框架FATE——要点
南瓜派三蔬
10-29 2479
【自己的理解和体验，可能有不对的地方，供新手参考，结合官方教程使用效果更佳】 1. standalone-FATE、cluster-FATE、KubeFATE区别的个人理解 Standalone-FATE： 如字面意思，单击版本的FTAE，适合用来自己学习FATE； Cluster-FATE： 字面意思是集群FATE，个人感觉更容易的理解是“多个party”联合训练的FATE，我们要进行真正的多台机器联合学习，要部署这种FATE； KubeFATE： 它是在研发和测试环境下，用来部署集群FATE（Clust
centos安装教程+FATE框架部署
GJ_007的博客
02-19 3134
centos7安装教程+FATE框架教程 参考：https://blog.csdn.net/weixin_44002829/article/details/97619826 在官网下载centos7或8 创建虚拟机 点击下一步 选择下载的镜像，点击下一步 选择安装位置，点击下一步 选择磁盘大小，点击下一步 点击完成 选择中文，点击继续 点击键盘，添加...
Ubuntu上部署TensorFlow服务
u010178263的博客
09-28 289
一、Docker安装：https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl...
Ubuntu18.04安装mavros
qq_41208487的博客
03-31 6992
Ubuntu18.04安装mavros参考：我的过程：安装Bootstrap依赖项：安装rosdep（包管理器）：检查ros环境：安装mavros的依赖：安装mavros:添加一下px4源码的路径:运行测试mavros 本来想在树莓派3B上安mavros，但是因为某些原因没成功，下一篇应该会写写这个的经历。这一次用的是ubuntu18.04的电脑，已经有ros melodic的环境。话不多说，请看下文。 参考： 1.ubuntu18.04配置px4编译环境及mavros环境 2.ubuntu下使用Geogr
ubuntu主机中安装FATE-1.8.0并进行纵向联邦学习及预测
mlgblw2的博客
04-19 1821
做前端发现docker容器方式装的fate交互挺麻烦的，决定在主机里再装一个，发现就版本的下载不了了，装个1.8.0版本。新版的dsl文件似乎又变化了不少。 由于装ubuntu双系统的时候分配磁盘没有分好，home剩的空间不是很多了，所以装到了usr/local下面。 新建文件夹后把文件夹 chown -R给当前用户。 然后按照官方教程提示一步一步来就ok。 由于之前以docker的方式装过fate1.7.0，所以改改端口，找到对应容器的目录下的参数文件改个端口，原来的端口给主机的用。 然后执行测试用例验证
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