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Configurar el sistema
Última actualización: 21 nov 2024
Antes de poder utilizar IBM Federated Learning, asegúrese de que tiene el hardware, el software y las dependencias necesarios.
Requisitos principales por rol
Cada entidad que participa en un experimento de aprendizaje federado debe cumplir los requisitos para su rol.
Requisitos de software de administración
Designe un administrador para el experimento de aprendizaje federado. El administrador debe tener:
- Access to the platform with watsonx.ai Studio and watsonx.ai Runtime enabled.
' Debe crear una instancia del servicio watsonx.ai Runtime. - Un proyecto para ensamblar el modelo global. Debe asociar la instancia del servicio watsonx.ai Runtime a su proyecto.
Requisitos de hardware y software de parte
Cada parte debe tener un sistema que cumpla con estos requisitos mínimos.
Nota: Las partes remotas que participan en el mismo experimento de aprendizaje federado pueden utilizar distintas especificaciones de hardware y arquitecturas, siempre que cumplan cada una con el requisito mínimo.
Arquitecturas soportadas
Requiere 4 GB de memoria o más para el hardware.
- x86 64-bit
- Mac serie M
Entornos soportados
- Linux
- Mac OS/Unix
- Windows
Dependencias de software
- Una versión soportada de Python y una infraestructura de aprendizaje automático.
- El cliente watsonx.ai Runtime Python.
- Si utiliza Linux, ejecute
pip install 'ibm_watsonx_ai[fl-rt23.1-py3.10]'. - Si utiliza Mac OS con CPU de la serie M y Conda:
- Para tiempo de ejecución 24.1, correr
pip install ibm_watsonx_ai[fl-rt24.1-py3.11,fl-crypto-rt24.1]. - Para tiempo de ejecución 23.1, descargar el guión de instalación y luego correr
./install_fl_rt23.1_macos.sh <name for new conda environment>.
- Para tiempo de ejecución 24.1, correr
- Si utiliza Linux, ejecute
Requisitos de red
Es necesaria una conexión de salida de la parte remota al agregador. Las partes pueden utilizar cortafuegos que restrinjan las conexiones internas entre sí.
Requisitos de orígenes de datos
Los datos deben cumplir estos requisitos.
- Los datos deben estar en un directorio o repositorio de almacenamiento que sea accesible para la parte que los utiliza.
- Cada origen de datos para un modelo federado debe tener las mismas características. IBM Federated Learning sólo da soporte al aprendizaje federado horizontal.
- Los datos deben estar en un formato legible, pero los formatos pueden variar según el origen de datos. Los formatos sugeridos incluyen:
- Hive
- Excel
- CSV
- XML
- Base de datos
Tema padre: Creación de un experimento de aprendizaje federado