0 / 0
Go back to the English version of the documentation
Připojování k agregátoru (Strana)
Last updated: 06. 7. 2023
Připojování k agregátoru (Strana)

Každá strana postupuje podle těchto kroků pro připojení ke spuštění agregátoru.

  1. Otevřete projekt a klepněte na federovaný výukový test.

  2. Klepněte na volbu Zobrazit informace o nastavení a klepněte na ikonu stažení, abyste stáhli skript konektoru strany. Snímek obrazovky s informacemi o nastavení pohledu

  3. 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 a experiment_id z okna s informacemi o nastavení a okopírovat je do skriptu.

  4. 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]'
  5. 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

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more