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Configurare il sistema

Ultimo aggiornamento: 21 nov 2024
Configurare il sistema

Prima di poter utilizzare IBM Federated Learning, assicurarsi di disporre dell'hardware, del software e delle dipendenze richiesti.

Requisiti principali per ruolo

Ogni entità che partecipa a un esperimento Federated Learning deve soddisfare i requisiti per il proprio ruolo.

Requisiti software di gestione

Designare un amministratore per l'esperimento Federated Learning. L'amministratore deve avere:

Requisiti hardware e software della parte

Ogni parte deve avere un sistema che soddisfi questi requisiti minimi.

Nota: le parti remote che partecipano allo stesso esperimento Federated Learning possono utilizzare diverse specifiche hardware e architetture, purché soddisfino i requisiti minimi.

Architetture supportate

Richiede 4 GB di memoria o superiore per l'hardware.

  • x86 64 bit
  • Serie M Mac

Ambienti supportati

  • Linux
  • Sistema operativo Mac / Unix
  • Finestre

Dipendenze software

  • Una versione Python supportata e un framework di machine learning.
  • Il client Python di watsonx.ai Runtime.
    1. Se si sta utilizzando Linux, eseguire pip install 'ibm_watsonx_ai[fl-rt23.1-py3.10]'.
    2. Se utilizzi Mac OS con CPU serie M e Conda:
      1. Per l'esecuzione 24.1, correrepip install ibm_watsonx_ai[fl-rt24.1-py3.11,fl-crypto-rt24.1] .
      2. Per l'esecuzione 23.1, scarica il script di installazione e poi corri./install_fl_rt23.1_macos.sh <name for new conda environment> .

Requisiti di rete

È richiesta una connessione in uscita dalla parte remota all'aggregatore. Le parti possono utilizzare i firewall che limitano le connessioni interne tra loro.

Requisiti delle origini dati

I dati devono essere conformi a questi requisiti.

  • I dati devono trovarsi in una directory o in un repository di archiviazione accessibile alla parte che li utilizza.
  • Ogni sorgente dati per un modello federato deve avere le stesse funzioni. IBM Federated Learning supporta solo l'apprendimento federato orizzontale.
  • I dati devono essere in un formato leggibile, ma i formati possono variare in base all'origine dati. I formati consigliati includono:
    • Hive
    • Excel
    • CSV
    • XML
    • Database

Argomento principale: Creazione di un esperimento Federated Learning