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资源配置参数 task_cores 和 computing_partitions 的含义

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从 https://fate-flow.readthedocs.io/en/v1.11.1/fate_flow_resource_management/ 文档上看，其实我只需要配置 task_cores 就能设定任务使用的cpu资源，然而我实测下来发现： a. task_cores = 12 & computing_partitions = 12 b. task_cores = 24 & computing_partitions = 12 c. task_cores = 24 & computing_partitions = 24 任务耗时...

hust-suwb

FATE2.0支持RNN，LSTM等算法模型吗？

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FATE2.0支持RNN，LSTM等算法模型吗？谢谢

Ethan131313

Docker单机部署下运行pipeline中的homo_nn存在bug

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**Describe the bug** docker部署federatedai/standalone_fate:2.1.0。进入docker后，跳转至/fate/examples/pipeline/homo_nn。 执行 python test_nn_binary.py 出现bug。 报错信息如下： python test_nn_binary.py Job id is 202407210849451084850 Job is waiting, time elapse: 0:00:00 Running task reader_0, time elapse: 0:00:05 Running task nn_0,...

Cyh-sdgf

FATE 目前是否支持训练出来的模型，单独在其它非训练节点的FATE平台上部署？如果支持具体如何实现？

dyx0001

SecureBoost模型输出，在前端的显示，以及fate_flow有对应的api去获取吗？

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请教一下：这个视频中的 https://www.bilibili.com/video/BV1hf4y1F7yg/?p=3&vd_source=298aca447de4c8a033366742b247c729 20分30秒 有SecureBoost模型的前端可视化，看起来像是比较早了，请问fate2.0以后，我看我训练的SecureBoost模型只有一个loss的输出，没有这些像tree一样的可视化，请问是取消了吗？还是说只是没显示，可以调用fate_flow的一些请求获得？

FancyXun

请问FATE 2.1版本的镜像哪里能获取到？

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请问FATE 2.1版本的镜像哪里能获取到？

Ethan131313

label data type error in evaluation when using "multi" eval_type

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我在用自定义算法跑联邦下的bert，参考教程：https://fate.readthedocs.io/en/develop-1.11.1/tutorial/pipeline/nn_tutorial/Bert-example/#dataset-imdb-sentimental 其中有一些细节我已经做了修改，IMDB的示例数据已经跑通，所以我进一步想跑一下文本多分类，使用了一个医学数据集：https://www.kaggle.com/datasets/jpmiller/layoutlm， 已经处理成和IMDB一样的格式： ``` id, text, label 1, some text,0 ... ``` 用notebook提交任务： ``` import torch as t from torch import nn from pipeline import fate_torch_hook from pipeline.component import HomoNN...

kaiwang0112006

FATE-LLM 联邦大模型需求调研

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我们发起了一个联邦大模型开源项目：https://github.com/FederatedAI/FATE-LLM 这个项目主要涉及大模型的联邦学习范式，以及大模型和小模型协同学习的联邦迁移学习范式，大模型安全推理等。 这里想做个关于这个领域的相关调研。如果你们感兴趣的话题，需求，贡献，欢迎和社区交流。

dylan-fan

验证阶段读不到模型的输出？

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YAML文件如下： ``` dag: parties: - party_id: ['9999'] role: guest - party_id: ['10000'] role: host party_tasks: guest_9999: parties: - party_id: ['9999'] role: guest tasks: reader_0: parameters: {name: breast_hetero_guest, namespace: experiment} host_10000:...

FancyXun

Signed-off-by: jsuper 为DataTransform组件增加更细粒度的缺失值填充参数设置 DataTransform组件使用了FeatureImputer去做缺失值填充，但是只能设置统一的填充方法，不能为不同的列设置不同的填充方式。因此增加一个参数，能够支持细粒度的控制不同列的填充方法。

jsuper