干货 | 《联邦学习FATE入门与应用实战》第二课直播回顾！课件详情看这里

FATE是全球首个工业级的联邦学习开源框架，旨在提供安全的计算框架来支持联邦 AI 生态，其在实践生产中有着丰富的应用。

这个3月，微众银行与VMware以及机器之心联合开展了主题为《联邦学习FATE入门与应用实战》的课程，用4周6节课的时间帮助大家在较短周期内完成联邦学习从学到用的全过程。

以上为第二期课程《FATE 的部署模型以及基于 Docker-Compose 快速部署联邦学习开发实验环境》回顾，已在 3 月 12日由VMware 研发工程师陈家豪为大家完成分享。

 

 

第 2 课精选问答

 

问题 1：”toy_example”跑不通原因是什么？

因为FATE的架构比较复杂，加上系统和网络不稳定性等客观原因，一遍下来某些步骤有不可控的小问题。这些问题可以逐步去排除，但是我们推荐比较简单的方法是可以重新跑一遍或几遍。如果还是不行那就定位下是否指令集不支持的问题，详情请参考我们kubeFATE在github上的wiki。

 

问题2：Exchange也负责模型聚合吗，还是只负责建立底层通信？

它是不负责模型聚合的，只负责通讯。

 

问题3：目标机和部署机啥区别？

我们前面说KubeFATE的使用其实分为两个部分，一个部分是生成启动集群的配置文件。另外一个部分就是运行的FATE集群。部署机就是生成配置文件的机器，目标机是运行集群的机器。部署机和目标机只是一个逻辑上的划分，他们实际上可以是同一台服务器。

 

问题4：每个party都是有自己的k8s集群么？

其实取决于你是哪种部署方式，如果是docker-compose的话，你就不需要有k8s集群了。

 

问题5：这些party里有分中心机构和参与机构吗？

没有严格的区分，一个party即可以做分享数据的中心机构，也可以做参与机构，这取决于训练的具体内容。

 

问题6：如何实现分布式训练？

分布式训练由EggRoll模块提供支持，它向上提供了一个MapReduce的功能。

 

问题7：kubefate支持容灾吗，节点挂了怎办？

如果是使用k8s部署的话，那么容灾其实是依赖于k8s。节点挂也没关系，k8s会帮你重新起一个。

 

问题8：一个party有多个用户吗？

一个party可以有多服务多个用户，这是没问题。

 

 

以下为第二期课程的演讲课件，希望各位能有所收获

 

 

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