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使用KubeFATE快速部署联邦学习实验开发环境(二)

学生园地 | 2020-05-12 | 标签:联邦学习,快速部署,KubeFATE

FATE集群的组网方式

联邦学习的训练任务需要多方参与,如图1所示,每一个party node都是一方,并且每个party node都有各自的一套FATE集群。而party node和party node之间的发现方式有两种。分别是点对点和星型。默认情况下,使用KubeFATE部署的多方集群会通过点对点的方式组网,但KubeFATE也可以单独部署Exchange服务以支持星型组网。
 

部署两方训练的集群

 

使用KubeFATE和Docker-Compose部署两方训练的集群

 

KubeFATE的使用分成两部分,第一部分是生成FATE集群的启动文件(docker-compose.yaml),第二个部分是通过docker-compose的方式去启动FATE集群。从逻辑上可将进行这两部分工作的机器分别称为部署机和目标机器。
 

目标

 

两个可以互通的FATE实例,每个实例均包括FATE所有组件,实例分别部署在不同的两台机器上。

准备工作

 

1、两个主机(物理机或者虚拟机,Ubuntu或Centos7系统,允许以root用户登录); 2、所有主机安装Docker 版本 : 18+; 3、所有主机安装Docker-Compose 版本: 1.24+; 4、部署机可以联网,所以主机相互之间可以网络互通; 5、运行机已经下载FATE 的各组件镜像

 

Docker的安装以及FATE镜像的下载请参考前文,接下来我们将把两台主机划分为workspace1和workspace2。其中workspace1既作为部署机也作为目标机,而workspace2则作为目标机,每个机器运行一个FATE实例。这里两台主机的IP分别为192.168.7.1和192.168.7.2。用户需要根据实际情况做出修改。具体部署架构如图2所示。
 

以下操作需在workspace1上并以root用户进行。

 

下载并解压Kubefate1.3的kubefate-docker-compose.tar.gz资源包
 

验证Serving-Service功能

 

以下内容将会对部署好的两个FATE集群进行简单的训练和推理测试。训练所用到的数据集是”breast”,其中”breast”按列分为”breast_a”和”breast_b”两部分,参与训练的host方持有”breast_a”,而guest方则持有”breast_b”。guest和host将联合起来对数据集进行一个异构的逻辑回归训练。最后当训练完成后还会将得到的模型推送到FATE Serving作在线推理。



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