安装之前环境部署关闭linux防火墙 systemctl stop firewalld 如果你使用的是云服务器，务必进入云服务器,给6379端口放行 安装部署拉取镜像docker pull redis:latest 从官网下载redis配置文件wget http://download.redis.i ...

Refs SSH 三步解决免密登录

本文汇总在使用和开发FATE时遇到的各类问题，以及给出可能的解决方案。 flow init问题状态已解决 问题描述首次进入fate-client时，提示需要执行flow init，否则有关flow的命令都执行不了。 解决方案flow init --ip <docker容器宿主机ip> - ...

多模态最近比较火 多模态任务的input和算法FATE不支持，因此需要开发新的dataloader和算法组件。 本篇就以肺炎多模态任务为例，介绍如何开发新的FATE机器学习组件 官方文档在这里：https://fate.readthedocs.io/en/latest/develop/develo ...

在上一篇已经在本地跑通了肠癌图像分类的整个流程，现在我们将它移植到FATE上，实现联邦学习。 数据预处理仿照“手写数字识别”任务，将三份训练数据进行预处理。并新建配置文件，处理后的格式如图。 code/： bind开头的文件是用于数据绑定；colon_conf是conf文件，colon_ds ...

本案例分上下两篇，上篇介绍肠癌图像分类任务的本地baseline，下篇介绍将肠癌图像分类任务移植到FATE上，实现联邦学习。 任务目标 使用FATE开发新的组件，实现图像横向联邦学习 证明联邦学习有效 任务介绍该任务将开发基于结肠的组织病理学图像正确判断是良性组织或者结肠癌的二分类算法。 数据集数 ...

上上一篇介绍了如何使用FATE发起一个横向联邦学习任务，使用的数据格式是结构化的数据，使用的算法是经典的LR算法。 能不能使用FATE做计算机视觉的神经网络的联邦学习呢？ 答案是可以的。本篇就通过手写数字识别这一经典任务来学习如何使用FATE来完成一个计算机视觉方面的神经网络算法的联邦学习job ...

这里对FATE DSL文件做详细解释。 DSLDSL有两个版本，FATE 1.7以上版本强制使用v2。 dsl.json提供了流程，conf.json提供了个流程参数。 其中dsl.json的配置参见：https://github.com/FederatedAI/FATE/blob/master/d ...

通过FATE平台提交联邦学习job，有两种方式：DSL和pipline； DSL是通过写配置文件的方式，配置联邦学习job的各个参数；pipeline是通过写python代码的方式配置和提交job 本文使用Fate的信用样例数据，介绍通过DSL的方式进行Fate横向联邦学习的使用案例。 实验设置 ...

联邦学习介绍联邦学习的出现解决什么问题解决“数据孤岛”问题，保证数据安全与隐私保护。 由于各种原因，数据孤岛问题普遍存在。在用户和企业角度下，商业公司所拥有的数据往往都有巨大的潜在价值。两个公司甚至公司间的部门都要考虑利益的交换，往往这些机构不会提供各自数据与其他公司做与单的聚合，导致即使在同一个公 ...