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隐私计算FATE-模型训练.doc
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2022-07-09
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隐私计算FATE-模型训练.doc
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隐私计算 FATE-模型训练
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 examples 的目录,里面包含各种算法的测试样例,以及测试的数据。
进入到 examples 后,创建一个 my_test 的目录:
cd examples
mkdir my_test
注意:后面所有的操作都默认在该目录下执行。
三、上传数据
第一步需要准备好训练要用的数据,我们可以通过 csv 文件 把数据上传到 Fate 里面;
自带的测试数据都在容器里的 /data/projects/fate/examples/data 目录中:
可以看到每种算法都分别提供了 guest 和 host 两方的数据。
3.1. 准备 guest 方配置
在 my_test 目录下,执行以下命令:
vi upload_hetero_guest.json
内容如下:
{
“file”: “/data/projects/fate/examples/data/breast_hetero_guest.csv”,
“head”: 1,
“partition”: 10,
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