집계자 (당사자) 에 연결

각 당사자는 다음 단계를 수행하여 시작된 집계자에 연결합니다.

1. 프로젝트를 열고 연합 학습 실험을 클릭하십시오.

2. 설정 정보 보기 를 클릭하고 다운로드 아이콘을 클릭하여 당사자 커넥터 스크립트를 다운로드하십시오.

3. 각 당사자는 당사자 커넥터 스크립트를 구성하고 스크립트를 실행하기 위한 올바른 신임 정보를 제공해야 합니다. 완료된 샘플 당사자 커넥터 스크립트는 다음과 같습니다.

   from ibm_watsonx_ai 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)
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   매개변수:

   • api_key:
     IAM API키. 새 API 키를 생성하려면 IBM Cloud 웹사이트로 이동하여 관리 > 액세스(IAM) > API 키에서 IBM Cloud Pak for Data API 키 생성을 클릭합니다.

   선택사항: 다른 프로젝트의 스크립트를 재사용하는 경우 설정 정보 창에서 업데이트된 project_id, aggregator_id 및 experiment_id 를 복사하여 스크립트에 복사할 수 있습니다.

4. 아직 설치하지 않았다면 최신 연합 학습 패키지와 함께 watsonx.ai Runtime을 설치하세요:

   • Mac에서 M-series를 사용하는 경우 다음 스크립트를 사용하여 최신 패키지를 설치하십시오.

   #  -----------------------------------------------------------------------------------------
   #  (C) Copyright IBM Corp. 2023.
   #  https://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause
   #  -----------------------------------------------------------------------------------------
   #
   #
   # Script to create a conda environment and install ibm_watsonx_ai 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_rt23.1_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_watsonx_ai
   
   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_watsonx_ai'
   extra   = 'fl-rt23.1-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
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   • 그렇지 않으면
     pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple/ 'ibm_watsonx_ai[fl-rt23.1-py3.10]' 명령을 사용하여 설치하십시오.

5. 구성이 완료되고 당사자 커넥터 스크립트를 저장하면 명령행에 다음 명령을 입력하여 스크립트를 실행하십시오.

   python3 rts_<RTS Name>_<RTS ID>.py
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