시스템 설정 | IBM Cloud Pak for Data as a Service

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시스템 설정

마지막 업데이트 날짜: 2024년 11월 21일

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IBM Federated Learning을 사용하기 전에 필수 하드웨어, 소프트웨어 및 종속 항목이 있는지 확인하십시오.

역할별 핵심 요구사항

연합 학습 실험에 참여하는 각 엔티티는 해당 역할에 대한 요구사항을 충족해야 합니다.

연합 학습 실험에 대한 관리자를 지정하십시오. 관리자는 다음을 수행해야 합니다.

watsonx.ai 스튜디오 및 watsonx.ai 런타임을 활성화하여 플랫폼에 액세스합니다.
watsonx.ai 런타임 서비스 인스턴스를 생성해야 합니다.
글로벌 모델을 어셈블하기 위한 프로젝트 . watsonx.ai 런타임 서비스 인스턴스를 프로젝트와 연결해야 합니다.

각 당사자에게는 이러한 최소 요구사항을 충족하는 시스템이 있어야 합니다.

참고: 동일한 연합 학습 실험에 참여하는 원격 당사자는 각각 최소 요구사항을 충족하는 한 다른 하드웨어 스펙 및 아키텍처를 사용할 수 있습니다.

하드웨어에는 4GB 이상의 메모리가 필요합니다.

지원되는 Python 버전 및 기계 학습 프레임워크.
watsonx.ai 런타임 Python 클라이언트.
1. Linux를 사용하는 경우 pip install 'ibm_watsonx_ai[fl-rt23.1-py3.10]'를 실행하십시오.
2. M 시리즈 CPU 및 Conda와 함께 Mac OS를 사용하는 경우:
  1. 런타임용 24.1, 달리다pip install ibm_watsonx_ai[fl-rt24.1-py3.11,fl-crypto-rt24.1] .
  2. 런타임용 23.1, 다운로드 설치 스크립트 그런 다음 실행./install_fl_rt23.1_macos.sh <name for new conda environment> .

원격 당사자에서 집계자로의 아웃바운드 연결이 필요합니다. 당사자는 서로의 내부 연결을 제한하는 방화벽을 사용할 수 있습니다.

데이터는 이러한 요구사항을 준수해야 합니다.

상위 주제: 연합 학습 실험 작성