Fate单机部署（主机版本）
Fate单机部署（主机版本）
- 1.常用网址
- 2.环境配置
- 3.主机单机部署核心
- 4.部署流程
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- 4.1 基本配置
- 4.2 检查端口
- 4.3 获取资源并部署
- 4.4 测试
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- 4.4.1 单元测试
- 4.4.2 Toy测试
- 4.5 安装FATE-Client和FATE-Test
- 4.6 开启fateboard服务
- 4.7 python命令
- 4.8 flow命令
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 | 1 |
|---|---|
| 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
本篇主要讲述主机中安装FATE
3.主机单机部署核心
在虚拟机的CentOS系统的主机（本机）里用python命令（或者flow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，然后再进行部署操作
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
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
4.2 检查端口
检查本地8080、9360、9380端口是否被占用
netstat -apln|grep 8080
netstat -apln|grep 9360
netstat -apln|grep 9380
4.3 获取资源并部署
下载独立版本的压缩包并解压缩
wget https://webank-ai-1251170195.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/standalone_fate_master_1.6.0.tar.gz
tar -xzvf standalone_fate_master_1.6.0.tar.gz
进入FATE目录并执行init.sh
cd standalone_fate_master_1.6.0
sh init.sh init
4.4 测试
4.4.1 单元测试
cd standalone_fate_master_1.6.0
source bin/init_env.sh
bash ./python/federatedml/test/run_test.sh
测试成功
there are 0 failed test
4.4.2 Toy测试
cd standalone_fate_master_1.6.0
source bin/init_env.sh
python ./examples/toy_example/run_toy_example.py 10000 10000 0
测试成功
success to calculate secure_sum, it is 2000.0
操作中所遇问题：
没有开启fate_flow_server服务，测试无法完成
python ./examples/toy_example/run_toy_example.py 10000 10000 0
方法1：在另一个终端开启fate_flow服务
python ./python/fate_flow/fate_flow_server.py
方法2：在同一个终端开启fate_flow服务
cd python/fate_flow/
sh service.sh start
#sh service.sh restart|stop|status|start
开启fate_flow_server服务后，测试顺利完成
python ./examples/toy_example/run_toy_example.py 10000 10000 0
另一个终端显示
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：
python -m pip install fate-client
python -m pip install fate-test
适当时候可以使用-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple加速
4.6 开启fateboard服务
fateboard页面显示Network Error
解决办法：开启fateboard服务
cd fateboard/
sh service.sh start
#sh service.sh restart|stop|status|start
fateboard页面成功显示
4.7 python命令
上传联邦学习的横向逻辑回归默认数据
python ./python/fate_flow/fate_flow_client.py -f upload -c ./examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_host.json -drop=1
python ./python/fate_flow/fate_flow_client.py -f upload -c ./examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_guest.json -drop=1
python ./python/fate_flow/fate_flow_client.py -f upload -c ./examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_test.json -drop=1
上传成功
上传配置文件
python ./python/fate_flow/fate_flow_client.py -f submit_job -c ./examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_homolr_train_job_conf.json -d ./examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_homolr_train_job_dsl.json
上传并训练成功
4.8 flow命令
fate-client初始化配置
flow init -c ./conf/service_conf.yaml
flow init --ip 127.0.0.1 --port 9380
上传联邦学习的横向逻辑回归默认数据
flow data upload -c ./examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_host.json --verbose --drop
flow data upload -c ./examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_guest.json --verbose --drop
flow data upload -c ./examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_test.json --verbose --drop
上传成功
上传配置文件
flow job submit -c ./examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_homolr_train_job_conf.json -d ./examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_homolr_train_job_dsl.json
上传并训练成功
感谢大家的关注和支持，希望我写的文章能够帮助你们。
如有不足，还请各位多多指正！