Translation not up to date
Každá strana postupuje podle těchto kroků pro připojení ke spuštění agregátoru.
Otevřete projekt a klepněte na federovaný výukový test.
Klepněte na volbu Zobrazit informace o nastavení a klepněte na ikonu stažení, abyste stáhli skript konektoru strany.
Každá strana musí nakonfigurovat skript konektoru strany a poskytnout platný pověření ke spuštění skriptu. Takto vypadá ukázkový skript konektoru-vypadá takto:
from ibm_watson_machine_learning import APIClient wml_credentials = { "url": "https://us-south.ml.cloud.ibm.com", "apikey": "<API KEY>" } wml_client = APIClient(wml_credentials) wml_client.set.default_project("XXX-XXX-XXX-XXX-XXX") party_metadata = { wml_client.remote_training_systems.ConfigurationMetaNames.DATA_HANDLER: { "name": "MnistSklearnDataHandler", "path": "example.mnist_sklearn_data_handler", "info": { "npz_file":"./example_data/example_data.npz" } party = wml_client.remote_training_systems.create_party("XXX-XXX-XXX-XXX-XXX", party_metadata) party.monitor_logs() party.run(aggregator_id="XXX-XXX-XXX-XXX-XXX", asynchronous=False)
Parametry:
api_key
:
Váš klíč IAM API. Chcete-li vytvořit nový klíč rozhraní API, přejděte na web IBM Clouda klepněte na volbu Vytvořit klíč rozhraní IBM Cloud Pak for Data API v části Spravovat > Access (IAM) > Klíče rozhraní API.
Volitelné: Pokud opětovně používáte skript z jiného projektu, můžete aktualizovat aktualizované produkty
project_id
,aggregator_id
aexperiment_id
z okna s informacemi o nastavení a okopírovat je do skriptu.Nainstalujte produkt Watson Machine Learning s nejnovějším balíkem produktu Federated Learning, pokud jste tak dosud neučinili:
- Používáte-li M-series na počítači Mac, nainstalujte nejnovější balík s následujícím skriptem:
# ----------------------------------------------------------------------------------------- # (C) Copyright IBM Corp. 2023. # https://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause # ----------------------------------------------------------------------------------------- # # # Script to create a conda environment and install ibm-watson-machine-learning with # the dependencies required for Federated Learning on MacOS. # The name of the conda environment to be created is passed as the first argument. # # Note: This script requires miniforge to be installed for conda. # usage=". install_fl_rt22.2_macos.sh conda_env_name" arch=$(uname -m) os=$(uname -s) if (($# < 1)) then echo $usage exit fi ENAME=$1 conda create -y -n ${ENAME} python=3.10 conda activate ${ENAME} pip install ibm-watson-machine-learning if [ "$os" == "Darwin" -a "$arch" == "arm64" ] then conda install -y -c apple tensorflow-deps fi python - <<EOF import pkg_resources import platform import subprocess package = 'ibm-watson-machine-learning' extra = 'fl-rt22.2-py3.10' extra_ = extra.replace('.','-') extra_s = '; extra == "{}"' remove = None add = [] if platform.system() == "Darwin" and platform.processor() == "arm": remove = 'tensorflow' add = ['tensorflow-macos==2.9.2'] pkgs = pkg_resources.working_set.by_key[package].requires(extras=[extra]) pkgs = [ p.__str__().removesuffix(extra_s.format(extra)).removesuffix(extra_s.format(extra_)) for p in pkgs if ( extra in p.__str__() or extra_ in p.__str__() ) and ( not remove or remove not in p.__str__() )] print( "Installing standard packages for {}[{}]:{}".format(package,extra,pkgs) ) print( "Installing additional packages:{}".format(add) ) cmd = [ 'pip', 'install'] + add + pkgs subprocess.run( cmd ) EOF
- Jinak proveďte instalaci s následujícím příkazem:
pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple/ 'ibm-watson-machine-learning[fl-rt22.2-py3.10]'
Když je vaše konfigurace dokončena a vy uložíte skript konektoru strany, zadejte tento příkaz do příkazového řádku, abyste spustili skript:
python3 rts_<RTS Name>_<RTS ID>.py
Další zdroje
Funkce knihovny Federated Learning
Nadřízené téma: Vytvoření experimentu sdruženého učení