Fate单机部署（docker版本）_一览天下945的博客-CSDN博客_fate单机部署

安宇雨 - 随手采集
2022-07-07 16:17:47
随手采集
0000-未整理-等待研究

文章目录

1.常用网址
2.环境配置
3.docker单机部署核心
4.部署流程

1.常用网址

Fate1.6.0联邦学习下载网站：https://github.com/WeBankFinTech/FATE
FATE官方网站：https://fate.fedai.org

2.环境配置

FATE单机部署指南——服务器配置：

数量

配置

8 core / 16G memory / 500G hard disk

操作系统

Version: CentOS Linux release 7

用户

User: app owner:apps

单机版提供2种部署方式，可以根据实际情况选择：
docker镜像安装FATE（推荐）
主机中安装FATE

本篇主要讲述docker镜像安装FATE
建议使用docker镜像，这样可以大大降低遇到问题的可能性。

3.docker单机部署核心

在虚拟机的CentOS系统的docker镜像里用python命令上传数据和配置文件并在fateboard（镜像自动配置）上展示出来

4.部署流程

4.1 基本配置

主机需要能够访问外部网络，从公共网络中拉取安装包和docker镜像。
主机最好是Linux系统的CentOS或Ubuntu版本，Windows系统的电脑建议配置虚拟机+镜像，再进行部署操作
配置：VMware16+CentOS7.4
链接提供虚拟机、镜像以及Fate1.6.0框架，有需要的伙伴自取

链接：https://pan.baidu.com/s/1jcox1dXrnYF2M0Ss1eQNcw 提取码：8bve

虚拟机配置
网络设置注意：设置如图才可以在CentOS镜像系统中连接网络，其他的步骤都按照正常安装流程就行
网络设置，这样新安装的镜像系统才能连接网络

4.2 安装docker镜像

参考链接

yum list installed|grep docker #检查是否安装过 docker
yum -y remove docker-ce.x86_64 #使用命令卸载，卸载完成
uname-r #检查centOs的内核版本 docker要求centOs的内核版本在3.10 以上
sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrotate \ docker-logrotate \ docker-selinux \ docker-engine-selinux \ docker-engine #移除旧版本
sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 #安装必要的系统工具
sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo #添加软件源信息
sudo yum makecache fast #更新yum 缓存
sudo yum -y install docker-ce #安装docker-ce
sudo systemctl start docker #启动 docker 后台服务
docker run hello-world #运行hello-world 镜像

4.3 获取资源并部署

执行之前，请检查8080是否已被占用。如果要再次执行，请使用docker命令删除以前的容器和镜像。
请按照以下步骤操作:
注意，请用实际的版本号替换下文中的${version},参考fate.env文件中的FATE版本！（此处版本为1.6.0，下文直接替换成1.6.0）

获取安装包
wget https://webank-ai-1251170195.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docker_standalone_fate_1.6.0.tar.gz
tar -xzvf docker_standalone_fate_1.6.0.tar.gz
执行部署
cd docker_standalone_fate_1.6.0
bash install_standalone_docker.sh

4.4 测试

4.4.1 单元测试

CONTAINER_ID=docker ps -aqf "name=fate"
docker exec -t -i ${CONTAINER_ID} bash
bash ./python/federatedml/test/run_test.sh

如果成功，屏幕显示类似下方的语句:

there are 0 failed test

4.4.2 Toy测试

CONTAINER_ID=docker ps -aqf "name=fate"
docker exec -t -i ${CONTAINER_ID} bash
python ./examples/toy_example/run_toy_example.py 10000 10000 0

如果成功，屏幕显示类似下方的语句:

success to calculate secure_sum, it is 2000.0

4.5 安装FATE-Client和FATE-Test

为方便使用FATE，我们提供了便捷的交互工具FATE-Client以及测试工具FATE-Test.
请在环境内使用以下指令安装：

pip install fate-client
pip install fate-test

4.6 配置vim编辑器

自己编写配置文件，需要在fate镜像中安装vim编辑器，下方是配置步骤
参考链接

直接输入命令换源
mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
echo “deb http://mirrors.163.com/debian/ jessie main non-free contrib” >> /etc/apt/sources.list
echo “deb http://mirrors.163.com/debian/ jessie-proposed-updates main non-free contrib” >>/etc/apt/sources.list
echo “deb-src http://mirrors.163.com/debian/ jessie main non-free contrib” >>/etc/apt/sources.list
echo “deb-src http://mirrors.163.com/debian/ jessie-proposed-updates main non-free contrib” >>/etc/apt/sources.list
更新安装命令
apt-get update
更新依赖
apt-get install -y libtinfo5 --allow-remove-essential
安装vim
apt-get install -y vim

4.7 上传默认的配置文件

4.7.1 host

python /fate/python/fate_flow/fate_flow_client.py -f upload -c /fate/examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_host.json

上传联邦学习的横向逻辑回归算法的host数据

4.7.2 guest

python /fate/python/fate_flow/fate_flow_client.py -f upload -c /fate/examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_guest.json

上传联邦学习的横向逻辑回归算法的guest数据

4.7.3 test

python /fate/python/fate_flow/fate_flow_client.py -f upload -c /fate/examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_test.json

上传联邦学习的横向逻辑回归算法的test数据

4.7.4 同时传conf和dsl配置文件

python /fate/python/fate_flow/fate_flow_client.py -f submit_job -c /fate/examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_homolr_train_eval_job_conf.json -d /fate/examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_homolr_train_eval_job_dsl.json

同时上传联邦学习横向逻辑回归算法的conf和dsl配置文件1

python /fate/python/fate_flow/fate_flow_client.py -f submit_job -c /fate/examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_homolr_train_job_conf.json -d /fate/examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_homolr_train_job_dsl.json

同时上传联邦学习横向逻辑回归算法的conf和dsl配置文件2