FATE Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission...(s): 7363 Accepted Submission(s): 3398 Problem Description 近期xhd正在玩一款叫做FATE的游戏，为了得到极品装备。
FATE Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission...(s): 6553 Accepted Submission(s): 3016 Problem Description 最近xhd正在玩一款叫做FATE的游戏，为了得到极品装备，xhd在不停的杀怪做任务
一、说明 Fate 的模型预测有 离线预测 和 在线预测 两种方式，两者的效果是一样的，主要是使用方式、适用场景、高可用、性能等方面有很大差别；本文分享使用 Fate 基于 纵向逻辑回归 算法训练出来的模型进行离线预测实践...基于上文 《隐私计算FATE-模型训练》 中训练出来的模型进行预测任务 关于 Fate 的安装部署可参考文章 《隐私计算FATE-核心概念与单机部署指南》 二、查询模型信息 执行以下命令，进入 Fate.../examples/my_test/ job_id 可以在 FATE Board 中查看。.../examples/my_test/job_202205070226373055640_config directory", "directory": "/data/projects/fate/.../my_test/ 直接把 Fate 自带的纵向逻辑回归算法预测配置样例，复制到我们的 my_test 目录下。
一、说明 本文分享基于 Fate 自带的测试样例，进行 纵向逻辑回归 算法的模型训练，并且通过 FATE Board 可视化查看结果。...本文的内容为基于 《隐私计算FATE-概念与单机部署指南》中部署的环境。...二、进入容器 执行以下命令，进入 Fate 的容器中： docker exec -it $(docker ps -aqf "name=standalone_fate") bash 可以看到其中有一个.../data/projects/fate/examples/my_test/ 直接把 Fate 自带的纵向逻辑回归算法样例，复制到我们的 my_test 目录下。.../data/projects/fate/examples/my_test/ 直接把 Fate 自带的纵向逻辑回归算法样例，复制到我们的 my_test 目录下。
前置条件 一台Linux的服务器，我们测试好的OS版本是Ubuntu 18.04 LTS，由于需要跑多方计算，服务器的推荐配置为：8核，16G内存以上； 两个域名分别给KubeFATE服务和FATE-board...kubefate kubefate.net 10.160.112.145 80 16s 添加kubefate.net到hosts文件 因为我们要用 kubefate.net 域名来访问...KubeFATE服务（该域名在ingress中定义，有需要可自行修改），需要在运行kubefate命令行所在的机器配置hosts文件（注意不一定是Kubernetes所在的机器）。...如果网络环境有域名解析服务，可配置kubefate.net域名指向MiniKube机器的IP地址，这样就不用配置hosts文件。....fateboard.kubefate.net/ 如果我们没有相关的DNS服务，我们需要在访问以上域名的机器，也就是浏览器所在的机器配上相关的hosts，使上面域名指向部署FATE的服务器。
KubeFATE 日志聚合 从 KubeFATE v1.5.1开始支持对 FATE 集群日志的收集功能。...通过使用kubefate cluster log命令，可以轻松地收集FATE集群各个组件，或指定单一组件的日志。...KubeFATE 的日志聚合功能，就是解决了 FATE 集群的日志分散不容易查看的问题。...对于 FATE 来说，通过查看日志是了解 FATE 集群运行是否健康的很好的方式。 任务错误排查 程序应用的开发不可避免的会有各式各样的错误，而在使用过程中能够及时的发现问题，定位原因是非常必要的。...-9999 fate-9999 1 Running fate v1.5.1 100s 通过日志检查指定组件是否成功运行 查看python组件的日志 kubefate
上周末dsactf的一道题，赛后自己自己看着作者的wp研究了一下，发现很多师傅都是用条件竞争打的，然后我在自己的机器上试了很多次都没结果，分析了一下，其实这道题...
前置条件 一台 Linux 的服务器，我们测试好的 OS 版本是 Ubuntu 18.04 LTS，由于需要跑多方计算，服务器的推荐配置为：8核，16GB内存以上； 三个域名分别给 KubeFATE 服务...STATUS显示的是 Running 状态），则 KubeFATE 的服务就已经部署好并正常运行： 添加 kubefate.net 到 hosts 文件 因为我们要用 kubefate.net 域名来访问...KubeFATE 服务（该域名在 ingress 中定义，有需要可自行修改），需要在运行 kubefate 命令行所在的机器配置 hosts 文件（注意不一定是 Kubernetes 所在的机器）。...如果网络环境有域名解析服务，可配置 kubefate.net 域名指向 MiniKube 机器的 IP 地址，这样就不用配置 hosts 文件。...，我们需要把相关域名解析配置到C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\hosts，请查阅相关文档。
本文将介绍如何使用 KubeFATE 在两个 Kubernetes 集群上部署互通的两个FATE 实例。这两个 FATE 可以完成各种联邦学习的任务。 完成后将会得到下图的结构： ?.../FATE_cluster_configuration.md)。...PartyA的配置文件cluster-A.yaml # A集群 name: fate-10000 namespace: fate-10000 chartName: fate chartVersion:...-10000 namespace/fate-10000 created # B集群 [deploy-B]$ kubectl create namespace fate-9999 namespace/fate...-9999 created 部署FATE 使用kubefate命令行工具部署FATE: # A集群 [deploy-A]$ kubefate cluster install -f .
展望 FATE 社区今后的工作，可信联邦学习将是主要的内容之一，下面部分内容来自杨强教授关于可信联邦学习的阐述。...与可信联邦学习的拓展思路相对应，FATE平台将主要在三个方面发生改变： 第一，通过算法的改进来实现安全-性能-效率的平衡。...杨强认为，大部分的解决方案都能够无缝插入开源FATE，这样FATE的作用就类似一个“转换器”，可以帮助实现互通互联。 可信联邦学习的提出，更多是从技术角度提升联邦学习在真实业务场景中的表现。...互联互通的推进，则对FATE平台在更大范围内落地应用至关重要。 FATE 在可信联邦学习方面的发展 FATE 近期将在开源社区中，增加可信联邦学习的相关成果，开发者和用户可以持续关注。...社区开发专委会会议纪要： https://github.com/FederatedAI/FATE-Community/tree/master/meeting-minutes/FATE_Dev_Meeting
/fate-sbt.py", "conf": "..../fate-sbt.py", "conf": "..../fate-sbt.py", "conf": "..../fate-sbt.py", "conf": "....['guest'] = 9999 fate_sbt_regression_param['host'] = 10000 fate_sbt_regression_param['namespace'] = '
FATE 在 v1.5 有两个比较重要的改动，一个是可以使用 Spark 作为底层计算引擎；另一个则是提供了 "fate_client" 开发工具。...后者在很大程度上方便了用户与FATE 集群的交互,本文将配合 Juypter Notebook 来着重介绍 "fate_client" 的使用。...Kubernetes 方式部署：通过域名方式访问，如通过"9999.notebook.kubefate.net"来访问party 9999的notebook，域名的设置详情请参考"optional-add-kubefatenet-to-host-file...FATE Client 简介 目前 fate_client 已经打包上传到了PyPI 上，因此可直接通过pip install的方式来安装。...flow_client 这个模块是在 fate_sdk 之上的一层封装，通过它可以直接以命令行的方式来跟FATE集群进行交互。
KubeFATE部署 FATE 的配置介绍 使用kubefate可以部署两种集群类型，包含 FATE(Training) 和 FATE-Serving，部署配置文件是 YAML 格式。...：FATE集群的类型，包括fate和fate-serving chartVersion：FATE集群的版本，更多版本可以在这里找到https://github.com/FederatedAI/KubeFATE...FATE (Training) 的配置 部署 FATE (Training) 集群。...on spark](FATE on spark)的配置 hdfs：[FATE on spark](FATE on spark)的配置 rabbitmq：[FATE on spark](FATE on...使用cluster.yaml，默认会部署一个FATE on eggroll的FATE集群。
FATE 已经发布了首个长期支持版本，怎样快速体验新版本的FATE来做联邦学习的实验任务呢，接下来我们带领大家一起使用 docker-compose 来快速部署 FATE v1.5.0 LTS。...sudo useradd -s /bin/bash -g docker -d /home/fate fate # 设置用户密码 sudo passwd fate 配置免密 这部分需要在部署机上操作...3: 发送到partyB ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub fate@192.168.0.10 安装FATE 安装 FATE 比较简单，只需要下载相应的安装包，解压...部署 部署双方的FATE和FATE-Serving bash docker_deploy.sh all 这一步会通过scp和ssh的方式将tar包拷贝到目标主机的对应目录，然后启动FATE集群。...（本文为公众号：亨利笔记 原创文章） 这里使用了参数all直接部署了party10000和party9999的FATE与FATE-Serving，如果想要只部署一个部分，可以参考这里的详细使用(https
当然，答案是：可以的 1.2 如何连接fate server 首先各类教程里面，pipeline init就是启动了fate flow server， !...pipeline init --ip fate-9999.aliyun.xxxx.com --port 9380 !...pipeline config check upload_fate_data(guest_train_data_params,partition = 4) upload_fate_data(guest_test_data_params...pipeline init --ip fate-10000.aliyun.xxxx.com --port 9380 !...pipeline config check upload_fate_data(host_train_data_params,partition = 4) upload_fate_data(host_test_data_params
FATE整体架构 FATE是首个工业级的开源联邦学习框架，据中国信通院数据显示，55%的国内隐私计算产品是基于或参考了开源项目，其中以FATE开源项目为主。...FATE提供了联邦学习全流程的解决方案，具备开箱即用的特点。FATE整体架构和基本流程如下图1、2所示，本篇文章将主要介绍联邦学习任务调度的核心：FATE-Flow。...图1：FATE整体架构 图2：FATE流程 二. FATE-Flow架构 FATE-Flow提供了端到端的联邦学习任务流水线管理模块，架构如图3所示。...图3：FATE-Flow流程 在FATE-Flow中，由如下几个关键模块： DAG：定义了流水线，使用JSON格式的DSL来定义DAG。...源码分析 FATE-Flow后端使用的是Flask，Flask是一个轻量级的python web框架，FATE-Flow server的程序入口是在python/fate_flow/fate_flow_server.py
FATE官方网站：https://fate.fedai.org/ FATE文档：https://fate.readthedocs.io/ 安装与配置-Python3.6安装 [root@localhost....tar.gz [root@localhost ~]# ls docker_standalone_fate_1.6.0 fate.tar install_standalone_docker.sh [...[root@localhost docker_standalone_fate_1.6.0]# 进入容器内部进行单元测试验证操作 [root@localhost docker_standalone_fate...:/fate# root@625c1239a7fe:/fate# root@625c1239a7fe:/fate# bash ..../blob/master/fate.env
FedLCM是一个从联邦维度对FATE系统各方进行统一管理的解决方案，提供基于网页图形化界面的FATE联邦和集群部署管理平台。...通过使用 Lifecycle Manager 的图形化界面，用户可以在几分钟内轻松部署 FATE Exchange 以及各个参与方的FATE系统组件，如FATE-Flow、各个基础引擎等。...它可以是一个FATE Exchange，或者是一个 FATE系统（也被称为FATE Cluster）。...其中的“主域名”将会作为该联邦中各个服务的域名的基础。...集群到发起FATE Job的一整套流程。
四、Fate FATE (Federated AI Technology Enabler）是微众银行人工智能团队自研的全球首个联邦学习工业级开源框架，它提供一种基于数据隐私保护的安全计算框架，为机器学习...github地址：https://github.com/FederatedAI/FATE 在 Fate 里面存在以下三种角色： Guest 为数据的应用方，指的是在实际的建模场景中有业务需求去应用这些数据...} docker tag ccr.ccs.tencentyun.com/federatedai/standalone_fate:${version} federatedai/standalone_fate...启动容器 执行以下命令启动： docker run -d --name standalone_fate -p 8080:8080 federatedai/standalone_fate:${version...}; 六、测试 Fate 里面自带了测试任务； 首先执行以下命令，进入 Fate 的容器中： docker exec -it $(docker ps -aqf "name=standalone_fate
5月29日，由VMware中国研发中心和微众银行联合主办的FATE× KubeFATE技术实践沙龙-北京站顺利举办，来自VMware、微众银行、建信金科、光大科技、中国银联、星云Clustar、爱动科技等多位技术专家现场分享了联邦学习相关应用与实践案例...演讲视频回放 演讲嘉宾合影留念 FATE × KubeFATE技术实践沙龙-北京站 圆满结束 再次感谢大家的支持与参与！ 是否觉得还没听过瘾？
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