FATE | ubuntu用KuteFATE在多台机器部署联合学习框架FATE——要点
【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】
文章目录
- 1. standalone-FATE、cluster-FATE、KubeFATE区别的个人理解
- 2. 前期准备
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- 2.1 安装合适版本的docker和docker-compose
- 2.2 多台机器之间互相免密码ssh登陆
- 2.3 如果当前用户非root用户，需要赋予root权限
- 3.用KubeFATE安装FATE步骤
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- 3.1 下载fate的docker镜像
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- 3.1.1 FATE-1.4.0（能找到fate_1.4.0-images.tar.gz）
- 3.1.2 FATE-1.5.0（找不到fate_1.5.0-images.tar.gz）
- 3.2 下载并解压 kubefate-docker-compose
- 3.3 修改 docker-deploy/partie.conf 配置文件
- 3.4 执行生成集群启动文件脚本
- 3.5 执行启动集群脚本
- 3.6 验证是否部署成功
- 4.安装过程若干报错处理
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- 4.1 Permission denied
- 4.2 Couldn't connect to Docker daemon - you might need to run docker-machine start default
- 4.3 Error starting userland proxy: listen tcp 0.0.0.0:8080: bind: address already in use
- 4.4 反复出现端口占用Error starting userland proxy: listen tcp 0.0.0.0:9380: bind: address already in use
- 4.5 confs-10000_mysql_1 容器反复重启
- 4.6 进入FATE环境之后又退出
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（Cluster-FATE）的的工具。在多台机器上部署完之后它就没用了；例如要安装1.5版本的fate最好用1.5版本的KubeFATE，KubeFATE里面有个 .env 文件，里面有fate的组件的版本（其实是镜像的版本）；
Kubernetes-FATE：
还没研究过，是生产环境下部署FATE用的，生产环境和研发测试环境还是差异比较大，所以需要的工具也不同。
2. 前期准备
2.1 安装合适版本的docker和docker-compose
可以参考ubutnu安装docker和docker-compose简易命令。
2.2 多台机器之间互相免密码ssh登陆
可以参考：如何实现两台服务器相互免密码登录，服务器之间实现免密登录的简易教程（这俩没试成功，仅供参考）。
或者参考官方教程 官方安装fate教程里面的免密码设置（没试过）。
2.3 如果当前用户非root用户，需要赋予root权限
可以参考ubuntu给用户sudo权限。
3.用KubeFATE安装FATE步骤
3.1 下载fate的docker镜像
3.1.1 FATE-1.4.0（能找到fate_1.4.0-images.tar.gz）
（1）新建文件夹 KubeFATE，下载Docker镜像文件（FATE官方做好的镜像）到文件夹下：
wget https://webank-ai-1251170195.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/fate_1.4.0-images.tar.gz
（2）加载镜像
docker load -i fate_1.4.0-images.tar.gz
（3）验证镜像
docker images
如果运行成功，其结果如下图所示：
3.1.2 FATE-1.5.0（找不到fate_1.5.0-images.tar.gz）
可以运行下面的语句来pull需要的镜像:(可能需要几十分钟来pull镜像)
# 此版本号最好从相应版本的kube_fate的docker-deploy/.env文件里查看
version=1.5.0
# 此版本号最好从相应版本的kube_fate的docker-deploy/.env文件里查看
version_server=2.0.0
#
docker pull federatedai/eggroll:$version-release
docker pull federatedai/fateboard:$version-release
docker pull federatedai/python:$version-release
docker pull federatedai/client:$version-release
docker pull federatedai/serving-server:$version_server-release
docker pull federatedai/serving-proxy:$version_server-release
docker pull redis:5
docker pull mysql:8
在guest和host的两台机器上都要运行上述代码，就可以得到安装fate所有镜像，效果和3.1.1中一样。
有时候需要一些管理镜像的操作，比如删除镜像，删除容器等，请参考Docker 删除所有容器和镜像 。
3.2 下载并解压 kubefate-docker-compose
curl –L https://github.com/FederatedAI/KubeFATE/releases/download/v1.4.0/kubefate-docker-compose.tar.gz
tar -xzf kubefate-docker-compose.tar.gz
3.3 修改 docker-deploy/partie.conf 配置文件
user=ubuntu ##你当前的用户名
dir=/home/ubuntu/FATE_party ##要安装的所有机器上fate安装目录
partylist=(10000 9999) ##要安装的所有机器的party编号
partyiplist=(1.1.1.110 1.1.1.111) ##要安装FATE的所有机器的IP地址
servingiplist=(1.1.1.110 1.1.1.111) ##模型预测服务的IP地址，这个我观察基本都是和partylist一样
如果用的是1.4.0版本的KubeFATE，可能需要修改 docker-deplpy/.env中的版本号。
3.4 执行生成集群启动文件脚本
sudo bash generate_config.sh
3.5 执行启动集群脚本
sudo bash docker_deploy.sh all
3.6 验证是否部署成功
（1）fate-1.4.0的验证方式
docker exec -it confs-10000_python_1 bash
cd /data/projects/fate/python/examples/toy_example/
python run_toy_example.py 10000 9999 1 ##后面三个整数分别是 运行例子的两个party ID和训练模式——1表示多台机器训练
（2）fate-1.5.0的验证方式
docker exec -it confs-10000_python_1 bash
#路径里少了python，1.5里examples和python在同一目录下
cd /data/projects/fate/examples/toy_example/
python run_toy_example.py 10000 9999 1
4.安装过程若干报错处理
我发现每个人遇到的问题都不太一样，但是体会是用搜索搜错误，比github上issue里找答案要靠谱。这里仅仅是我自己遇到的几个问题。
4.1 Permission denied
【现象1】
在安装过程中，当安装程序登陆其他IP机器的时候，需要输入其他机器的密码，输入正确的密码，但是都会报错Permission denied (publickey)；
【原因和解决办法1】
是因为在当前用户下，不同的机器之间不互信。也就是不能在A机器上用ssh登陆B机器。我是找的服务器运维的同事给开的互信。这个在一些商用云服务器上可能没有这个问题。
【现象2】
安装过程中（不是需要输入密码的时候），也会在中间某些行出现；
【原因和解决办法2】
这可能是因为party.conf文件中的 dir 设置到了root下，这时候需要修改dir，使其在当前用户目录下。这种情况一般出现在用户不是root的时候
【现象3】
安装过程中有时候解压 tar命令或者docker compose up 等操作中，有时候也会出现；
【原因和解决办法3】
可以直接修改 docker_deploy.sh代码中，在相应命令行前面加上 sudo。
4.2 Couldn’t connect to Docker daemon - you might need to run docker-machine start default
【现象】
最后安装过程中，当运行子命令 dorker-compose up -d或者运行 docker-compose down的时候，会出现报错。
【原因和解决办法】
（1）原因是当前用户没有root权限。解决办法是给当前用户root权限;
（2）如果（1）不管用，可以直接在docker_deploy.sh代码中给报错或者运行失败的代码前面加上 sudo
4.3 Error starting userland proxy: listen tcp 0.0.0.0:8080: bind: address already in use
【现象】
安装过程中出现，其中的端口号，可能有所不同。
【原因和解决办法】
有时候，一次运行不成功，会反复安装。这样有时候前面的容器或者进程占用端口。解决办法是找到这个端口，然后杀死程序，重新安装，这个参考了stackoverflow上的一个回答。
docker stop $(docker ps -a -q)
docker ps # again to make sure containers is off
# now you get and list of process running and using 8080
sudo lsof -i tcp:8080
sudo kill -9 yout_PID
4.4 反复出现端口占用Error starting userland proxy: listen tcp 0.0.0.0:9380: bind: address already in use
【现象】
这个和4.4的区别是，用4.4的方法不管用，还是总会有进程占用端口。观察发现关闭这个进程之后，过小会儿还会出现出现另一个进程号占用该端口，我遇到的是反复占用9380
【原因】
个人分析，原因是这个进程是另一个进程的子进程，是占用另一个端口的进程调用这个进程，所以“屡禁不止”。
【解决办法】
我尝试了多次，最后解决了，但是这个解决办法不一定百试百灵。
安装过程中出现这个问题，不要管这个错误，继续安装，看看是否还有其他端口被占用，调用4.4中的解决办法，把报错的端口的占用进程都关掉，然后重新运行deploy命令。我关掉的端口有 8000，8059，8869，9370，20000等，把这些都关掉就可以顺利重装了。
4.5 confs-10000_mysql_1 容器反复重启
【现象】
进入fate环境之后又退出，
docker ps发现mysql这个容器会反复重启，与此同时，python_1这个容器也在反复重启。
查看docker日志，报错信息是：
InnoDB: Unable to lock ./ibdata1, error: 11
【解决办法1】
进入这个文件所在的文件夹（我用的locate ibdata1找到的），然后拷贝一个这个文件：
mv ibdata1 ibdata1.bak
cp -a ibdata1.bak ibdata1
这个解决办法来自 MySQL keeps crashing: InnoDB: Unable to lock ./ibdata1, error: 11的一个回答。
这个方法有点傻，因为还有好几个其他的文件，报同样的错，挨个进行这种操作，最后mysql_1 这个容器不会反复重启了。
【解决办法2】
sudo reboot 重启机器，然后重新安装fate。
4.6 进入FATE环境之后又退出
【现象】
执行 docker exec -it confs-10000_python_1 bash 之后，又退出。
如果用docker ps查看，会看到有些容器会自动重启。
报错信息包括但不限于：
(2003, “Can’t connect to MySQL server on ‘mysql’ (timed out)”)
【原因】
原因不明。只管来看，就是容器出问题。
【解决办法】
从别人那里听来的一个办法，可以尝试：
1）进入 /data/project/fate/ ；
2）进入 conf-partyid的目录 ；
3）docker-compose down；
4）等待所有的done后，再次启动，执行： docker-compose up -d；
5）都done之后，docker ps可以查看状态；