Docs
...
Set up your system
資料の 英語版 に戻る
システムのセットアップ
最終更新: 2024年11月21日
システムのセットアップ

IBM Federated Learning を使用する前に、必要なハードウェア、ソフトウェア、および依存関係があることを確認してください。

役割別のコア要件

統合学習エクスペリメントに参加する各エンティティーは、その役割の要件を満たす必要があります。

管理ソフトウェア要件

統合学習エクスペリメントの管理者を指定します。 管理者には以下が必要です。

パーティーのハードウェア要件およびソフトウェア要件

各パーティーには、これらの最小要件を満たすシステムが必要です。

注: 同じ統合学習エクスペリメントに参加するリモート・パーティーは、それぞれが最小要件を満たしている限り、異なるハードウェア仕様およびアーキテクチャーを使用できます。

サポートされるアーキテクチャー

ハードウェアには 4 GB 以上のメモリが必要です。

  • x86 64 ビット
  • Mac M シリーズ

サポートされる環境

  • Linux
  • Mac OS/Unix
  • <

ソフトウェア依存関係

  • サポートされる Python バージョンと機械学習フレームワーク。
  • watsonx.aiRuntimePythonクライアント。
    1. Linuxを使用している場合は、 pip install 'ibm_watsonx_ai[fl-rt23.1-py3.10]'を実行します。
    2. M シリーズ CPU と Conda を搭載した Mac OS を使用している場合:
      1. ランタイム24.1 、 走るpip install ibm_watsonx_ai[fl-rt24.1-py3.11,fl-crypto-rt24.1]。
      2. ランタイム23.1 、ダウンロードインストールスクリプトそして実行する./install_fl_rt23.1_macos.sh <name for new conda environment>。

ネットワーク要件

リモート・パーティーからアグリゲーターへのアウトバウンド接続が必要です。 パーティーは、相互の内部接続を制限するファイアウォールを使用できます。

データ・ソース要件

データはこれらの要件に準拠している必要があります。

  • データは、そのデータを使用するパーティーがアクセスできるディレクトリーまたはストレージ・リポジトリー内になければなりません。
  • フェデレート・モデルの各データ・ソースには、同じフィーチャーが必要です。 IBM Federated Learning は、水平統合学習のみをサポートします。
  • データは読み取り可能な形式でなければなりませんが、形式はデータ・ソースによって異なる場合があります。 推奨される形式は次のとおりです。
    • Hive
    • Excel
    • CSV
    • XML
    • データベース

親トピック: 統合学習エクスペリメントの作成