FATE
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An Industrial Grade Federated Learning Framework
我有三个服务器ABC,想用C作为exchange进行路由转发。部署的时候,是需要先在AB上分别部署allinone模式,然后再在C上部署exchange,然后修改A和B的route_table.json吗? A和B部署allinone的时候要怎么填写setup.conf呢?是按照只部署一个party的方式来填写吗?
由于2.X和1.X的组件参数不同,DSL不同,导致在执行2.X作业配置某个组件参数的时候不会配置,请问有相关的组件参数配置说明吗?
需求场景是有多个用户可能会动态加入平台进行安全多方计算的协作,这种情况下是怎么部署FATE比较合适呢? 目前FATE集群部署只有双方的部署步骤,并且需要在部署时指定每个参与方的ip和partyId,可以做到有参与方动态加入的时候,不需要重新部署也可以进行协作吗? 以及这种场景下可以考虑只部署一个单机的FATE节点,然后所有用户都使用这个FATE节点进行计算吗? 单机版FATE和集群FATE的区别在哪?如果只部署单机版FATE是不是不满足安全多方计算需要多个对等节点的定义?
[2024-05-25 02:57:23][INFO] The command is: java -server -Dlog4j.configurationFile=/data/projects/fate/eggroll/conf/log4j2.xml -Dmodule=dashboard -cp /data/projects/fate/eggroll/lib/*: org.fedai.eggroll.webapp.JettyServer -p 8083 -s eggroll-host [2024-05-25 02:57:23][INFO] Waiting for start service... [2024-05-25 02:57:28][ ER ] The dashboard service start...
能提供下arm架构的docker镜像编译方法吗
横向联邦逻辑回归是否支持多host方式,支持的话是否可以提供一个简单事例?
**What deployment mode you are use** 1. docker-compose; **What KubeFATE and FATE version you are using** v1.7.0 **What OS you are using for docker-compse or Kubernetes? Please also clear the...
尊敬的开发者团队,您好! 目前我使用的fate版本为1.6.1的集群模式 对于eggroll,我现在想寻找其实现: 1.执行PSI算法步骤,例如发送公钥的实现代码 2.执行secureboost算法的步骤,例如发送加密的梯度和海森矩阵的代码 3.我想自己将这些步骤的记录(就是eggroll发送对应步骤数据包的记录)保存到eggroll的日志中,该如何操作 对于上述代码(例如sbt的计算梯度,加密梯度和发送梯度),我已经找到了fate在其他组件中如何实现的python代码,只是对于通信的部分还没找到,例如sbt在https://github.com/FederatedAI/FATE/blob/v1.6.1/python/federatedml/ensemble/basic_algorithms/decision_tree/hetero/hetero_decision_tree_guest.py 此外,我想询问一下,1.6.1版本的fate集群模式,host和guest之间通信使用的是那种协议呢?以及他们之间进行通信的数据包,能否被常用的抓包软件抓取并分析。例如想对基于RSA的PSI算法的第一步(发送公钥)的步骤,如何抓包来进行分析 期待您的回复 谢谢!
单机版部署(版本1.11.4)FATE平台,跑出了横向联邦模型并部署了模型,在离线预测阶段提供的预测数据未给出标签字段报以下错误: 请问离线预测必须有标签列么?