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隱私計算FATE-模型訓練

2022-06-20 12:45:32 後端開發

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一、說明

本文分享基于 Fate 自帶的測驗樣例，進行 縱向邏輯回歸 演算法的模型訓練，并且通過 FATE Board 可視化查看結果，

本文的內容為基于 《隱私計算FATE-概念與單機部署指南》中部署的環境，

 

二、進入容器

執行以下命令，進入 Fate 的容器中：

docker exec -it $(docker ps -aqf "name=standalone_fate") bash

file

可以看到其中有一個 examples 的目錄，里面包含各種演算法的測驗樣例，以及測驗的資料，

進入到 examples 后，創建一個 my_test 的目錄：

cd examples

mkdir my_test

注意：后面所有的操作都默認在該目錄下執行，

 

三、上傳資料

第一步需要準備好訓練要用的資料，我們可以通過 csv檔案 把資料上傳到 Fate 里面；

自帶的測驗資料都在容器里的 /data/projects/fate/examples/data 目錄中：

file

可以看到每種演算法都分別提供了 guest 和 host 兩方的資料，

 

3.1. 準備guest方配置

在 my_test 目錄下，執行以下命令：

vi upload_hetero_guest.json

內容如下：

{
  "file": "/data/projects/fate/examples/data/breast_hetero_guest.csv",
  "head": 1,
  "partition": 10,
	"work_mode": 0,
  "namespace": "experiment",
  "table_name": "breast_hetero_guest"
}
  • file：資料檔案的路徑
  • head：資料檔案是否包含表頭
  • partition：用于存盤資料的磁區數
  • work_mode：作業模式，0為單機版，1為集群版
  • namespace：命名空間
  • table_name：資料表名

 

3.2. 準備host方配置

在 my_test 目錄下，執行以下命令：

vi upload_hetero_host.json

內容如下：

{
  "file": "/data/projects/fate/examples/data/breast_hetero_host.csv",
  "head": 1,
  "partition": 10,
	"work_mode": 0,
  "namespace": "experiment",
  "table_name": "breast_hetero_host"
}

注意檔案名與表名是和guest方不一樣的，

 

3.3. 執行上傳

執行以下兩個命令，分別上傳 guest 和 host 方的資料：

flow data upload -c upload_hetero_guest.json

flow data upload -c upload_hetero_host.json

通過 -c 來指定組態檔，

成功后回傳上傳任務的相關資訊：

{
    "data": {
        "board_url": "http://127.0.0.1:8080/index.html#/dashboard?job_id=202205070640371260700&role=local&party_id=0",
        "code": 0,
        "dsl_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070640371260700/job_dsl.json",
        "job_id": "202205070640371260700",
        "logs_directory": "/data/projects/fate/fateflow/logs/202205070640371260700",
        "message": "success",
        "model_info": {
            "model_id": "local-0#model",
            "model_version": "202205070640371260700"
        },
        "namespace": "experiment",
        "pipeline_dsl_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070640371260700/pipeline_dsl.json",
        "runtime_conf_on_party_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070640371260700/local/0/job_runtime_on_party_conf.json",
        "runtime_conf_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070640371260700/job_runtime_conf.json",
        "table_name": "breast_hetero_guest",
        "train_runtime_conf_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070640371260700/train_runtime_conf.json"
    },
    "jobId": "202205070640371260700",
    "retcode": 0,
    "retmsg": "success"
}

 

3.4. 檢查資料

執行以下命令，查看表的相關資訊：

flow table info -t breast_hetero_guest -n experiment

執行后回傳：

{
    "data": {
        "address": {
            "home": null,
            "name": "breast_hetero_guest",
            "namespace": "experiment",
            "storage_type": "LMDB"
        },
        "count": 569,
        "exist": 1,
        "namespace": "experiment",
        "partition": 10,
        "schema": {
            "header": "y,x0,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9",
            "sid": "id"
        },
        "table_name": "breast_hetero_guest"
    },
    "retcode": 0,
    "retmsg": "success"
}

 

四、模型訓練

接下來我們就開始進行建模任務，需要準備兩個組態檔，流程組態檔 dsl 和引陣列態檔 conf，

4.1. 準備dsl檔案

執行以下命令：

cp /data/projects/fate/examples/dsl/v2/hetero_logistic_regression/hetero_lr_normal_dsl.json /data/projects/fate/examples/my_test/

直接把 Fate 自帶的縱向邏輯回歸演算法樣例，復制到我們的 my_test 目錄下，

Fate 把各種演算法實作了組件化，dsl 檔案主要配置整個建模流程是由哪些 component 組成的：

file

比如第一個模塊 Reader 就是用于讀取剛剛上傳的訓練資料，然后是 DataTransform 模塊，把訓練資料轉換為實體物件，一般所有的建模流程都需要有前面這兩個模塊；

總的來說配置一個 component 需要以下內容：

- module：模型組件，Fate 當前支持 37 個模型組件 
- input： 
	- date：資料輸入
	- module：模型輸入
- output：
	- date：資料輸出
	- module：模型輸出

module 是定義這個組件的型別，當前 Fate 已經自帶 37 個組件可以使用，當然我們也可以自己開發新增演算法組件進去；

input 和 output 就是分別設定組件的輸入輸出，兩個同時都支持兩種型別，分別是資料和模型輸入輸出，

詳細的配置說明可參考官方檔案：https://github.com/FederatedAI/FATE/blob/master/doc/tutorial/dsl_conf/dsl_conf_v2_setting_guide.zh.md

 

4.2. 準備conf檔案

執行以下命令：

cp /data/projects/fate/examples/dsl/v2/hetero_logistic_regression/hetero_lr_normal_conf.json /data/projects/fate/examples/my_test/

直接把 Fate 自帶的縱向邏輯回歸演算法樣例，復制到我們的 my_test 目錄下，

file

從上圖可以看到在 component_parameters 元素下，配置 Reader 組件所讀取的表名，

該配置主要是配置以下內容：

  • DSL的版本
  • 各個參與方的角色以及 party_id
  • 組件運行引數

關于組件清單以及每一個組件的詳細配置引數可參考官方檔案：https://fate.readthedocs.io/en/latest/zh/federatedml_component/

 

4.3. 提交任務

執行以下命令：

flow job submit -d hetero_lr_normal_dsl.json -c hetero_lr_normal_conf.json

通過 -d 和 -c 來分別指定 dsl 和 conf 組態檔，

成功后回傳訓練任務的相關資訊：

{
    "data": {
        "board_url": "http://127.0.0.1:8080/index.html#/dashboard?job_id=202205070226373055640&role=guest&party_id=9999",
        "code": 0,
        "dsl_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070226373055640/job_dsl.json",
        "job_id": "202205070226373055640",
        "logs_directory": "/data/projects/fate/fateflow/logs/202205070226373055640",
        "message": "success",
        "model_info": {
            "model_id": "arbiter-10000#guest-9999#host-10000#model",
            "model_version": "202205070226373055640"
        },
        "pipeline_dsl_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070226373055640/pipeline_dsl.json",
        "runtime_conf_on_party_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070226373055640/guest/9999/job_runtime_on_party_conf.json",
        "runtime_conf_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070226373055640/job_runtime_conf.json",
        "train_runtime_conf_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070226373055640/train_runtime_conf.json"
    },
    "jobId": "202205070226373055640",
    "retcode": 0,
    "retmsg": "success"
}

其中有幾個屬性需要關注：

  • board_url：這個地址是可以查看任務情況的 FATE Board 地址，
  • job_id：任務的唯一關鍵字，可以在 FATE Board 上通過這個 ID 查看任務的詳情，
  • logs_directory：是日志的路徑，可以通過這個地址查看任務的各種日志資訊，
  • model_info：里面有 model_id 和 model_version 這兩個資訊會在執行預測任務時需要用到，預測之前需要指定基于哪個模型來執行預測任務，而這兩個資訊就是模型的唯一關鍵字，

 

五、可視化

5.1. 任務概覽

通過上面回傳資訊中 board_url 的地址，在瀏覽器訪問即可進入任務的概覽頁面：

http://127.0.0.1:8080/index.html#/dashboard?job_id=202205070226373055640&role=guest&party_id=9999

需要注意的是：因為是在容器里面執行的，所以 IP 地址需要按照實際情況進行修改，

登錄的用戶名和密碼都為 admin

file

左邊 Dataset info 是各個參與方的資訊，中間呢是任務的運行情況顯示運行的進度條以及耗時，右邊是整個任務流程的組件 DAG 圖，下方是任務日志資訊，

 

5.2. 組件輸出

點擊中間的 view this job 按鈕，進入任務的詳細資訊：

file

DAG 圖中的每個組件都是可以點擊的，選中 hetero_lr_0 組件，點擊右下角的 view the outputs 按鈕，進入 邏輯回歸 組件的輸出頁面：

file

左上角有三個 TAG 分別為：

  • model output：模型輸出，是演算法組件的訓練結果，
  • data output：資料輸出，每個組件資料處理后的輸出，用于下游組件的輸入，
  • log：該組件的運行日志，

 

掃碼關注有驚喜！

file

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