Fate实战——实现集群横向逻辑回归

心已赠人 2022-09-06 10:23 186阅读 0赞

# 摘要 #

我在做集群的联邦学习之前，用主机部署的方式，实现了单机版的横向联邦学习。参考了下面的两篇文章：

[联邦学习实战-2-用FATE从零实现横向逻辑回归\_文杰的博客-CSDN博客][-2-_FATE_-CSDN]

[Ubuntu18.04上部署单机 Fate1.6.0, 并使用PyCharm进行开发和调试。 - 老妹儿的 - 博客园 (cnblogs.com)][Ubuntu18.04_ Fate1.6.0_ _PyCharm_ - _ - _ _cnblogs.com]

参考这两篇就可以实现单机版的部署和横向联邦学习，建议大家在做集群横向联邦学习之前，先把单机版的搞明白。搞明白单机版后，实现集群的横向联邦。我的集群是个星型的集群，三个节点通过exchange相链接，三个节点的patryid分别是9999，10000，8888。文章对实现过程做个记录。

# 1 切分数据集 #

数据集和单机版的一样也是采用**威斯康星州临床科学中心开源的乳腺癌肿瘤数据集**

from sklearn.datasets import load\_breast\_cancer

为了模拟横向联邦建模的场景，我们首先在本地将乳腺癌数据集切分为特征相同的横向联邦形式，当前的breast数据集有569条样本，我们将前面的469条作为训练样本，后面的100条作为评估测试样本。

从469条训练样本中，选取前200条作为公司A的本地数据，保存为breast\_1\_train.csv，将剩余的269条数据作为公司B的本地数据，保存为breast\_2\_train.csv。  
测试数据集可以不需要切分，两个参与方使用相同的一份测试数据即可，文件命名为breast\_eval.csv。

splitDataset.py

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
    import pandas as pd
    
    
    breast_dataset = load_breast_cancer()
    
    breast = pd.DataFrame(breast_dataset.data, columns=breast_dataset.feature_names)
    
    breast = (breast-breast.mean())/(breast.std())
    
    col_names = breast.columns.values.tolist()
    
    
    
    columns = { }
    for idx, n in enumerate(col_names):
    	columns[n] = "x%d"%idx
    
    breast = breast.rename(columns=columns)
    
    breast['y'] = breast_dataset.target
    
    breast['idx'] = range(breast.shape[0])
    
    idx = breast['idx']
    
    breast.drop(labels=['idx'], axis=1, inplace = True)
    
    breast.insert(0, 'idx', idx)
    
    breast = breast.sample(frac=1)
    
    train = breast.iloc[:469]
    
    eval = breast.iloc[469:]
    
    breast_1_train = train.iloc[:200]
    
    
    
    breast_1_train.to_csv('breast_1_train.csv', index=False, header=True)
    
    
    breast_2_train = train.iloc[200:]
    
    breast_2_train.to_csv('breast_2_train.csv', index=False, header=True)
    
    eval.to_csv('breast_eval.csv', index=False, header=True)

**注：这一部分的逻辑和单机版的保持一致，我没有做更改。**

# 2 数据转换输入 #

在集群的fate01上的/data/projects/fate目录下新建chapter05文件夹（单机版叫这个名字，我也懒得换了），进入chapter05文件夹然后新建data文件夹，然后将数据集放到该目录下的data目录中。

参与的节点重复上面的操作，每个节点放置一份数据。

完成数据转换，需要一个配置文件和一个启动程序，我演示第一个节点的操作。

编写训练集的配置文件  
upload\_train.json

{ 
      "file": "chapter05/data/breast_1_train.csv", //训练集的路径，我们这次试用fate_flow_client.py上传数据，默认的home路径是/data/projects/fate,所以我们需要把剩下的路径补充完整
      "head": 1,
      "partition": 1,//是否要分区，小数据不用分区
      "work_mode": 1,//0是单机，1是集群，我们要注意
      "table_name": "homo_breast_1_train",
      "namespace": "homo_host_breast_train"//后面这两个字段一个是数据集的名字和命名空间，这个在后面的配置中要用到。
    }

编写验证集的配置文件  
upload\_eval.json

{
      "file": "chapter05/data/breast_eval.csv", //训练集的路径，我们这次试用fate_flow_client.py上传数据，默认的home路径是/data/projects/fate,所以我们需要把剩下的路径补充完整
      "head": 1,
      "partition": 1,//是否要分区，小数据不用分区
      "work_mode": 1,//0是单机，1是集群，我们要注意
      "table_name": "homo_breast_eval",
      "namespace": "homo_host_breast_eval"//后面这两个字段一个是数据集的名字和命名空间，这个在后面的配置中要用到。
    }

上面的配置每个节点都配置一份，切分数据集时，训练集切了两份，验证集只有一份，所以验证集配置成一样的，训练我在fate01和fate03上使用的breast\_1\_train.csv，在fate02上用breast\_2\_train.csv，大家根据自己的情况修改配置文件即可。

下面执行上传数据的操作，有两种方式上传数据，一种是用fate\_flow\_client.py上传数据，一种使用flow命令上传数据，我在使用flow上传数据时遇到一些问题，所以先演示如何使用fate\_flow\_client.py上传数据。具体的详细使用可以查阅官方的文档。

官方文档：[上传数据指南 — FATE documentation][_ FATE documentation]

启动虚拟环境，并进入chapter05下面，如图：

![image-20210820034106809][]

然后执行：

python ../fate_flow/python/fate_flow_client.py -f upload -c upload_train.json

\-f ：函数名称

\-c ：配置文件

![446fbd2ccc42ac26e70bcfb73cc1583a.png][]

将验证集也上传上去：

![9370375a1859fc533efd68256444339e.png][]

fate02和fate03重复上面的步骤，把训练集和测试传上去。

到这里数据集已经上传，接着就可以开始做训练了。

# 3 模型训练 #

为了让任务模型的构建更加灵活，目前 FATE 使用了一套自定的领域特定语言 (DSL) 来描述任务。在 DSL 中，各种模块（例如数据读写 data\_io，特征工程 feature-engineering， 回归 regression，分类 classification）可以通向一个有向无环图 （DAG） 组织起来。通过各种方式，用户可以根据自身的需要，灵活地组合各种算法模块。

除此之外，每个模块都有不同的参数需要配置，不同的 party 对于同一个模块的参数也可能有所区别。为了简化这种情况，对于每一个模块，FATE 会将所有 party 的不同参数保存到同一个运行配置文件（Submit Runtime Conf）中，并且所有的 party 都将共用这个配置文件。这个指南将会告诉你如何创建一个 DSL 配置文件。

官方的文档：[DSL 配置和运行配置 V1 — FATE documentation][DSL _ V1 _ FATE documentation]

所以我们需要写一个DSL配置文件和Config文件。

**1）DSL文件配置**

文件名字：test\_homolr\_train\_job\_dsl.json

{ 
        "components" : { 
            "dataio_0": { 
                "module": "DataIO",
                "input": { 
                    "data": { 
                        "data": [
                            "args.train_data"
                        ]
                    }
                },
                "output": { 
                    "data": ["train"],
                    "model": ["dataio"]
                }
             },
            "dataio_1": { 
                "module": "DataIO",
                "input": { 
                    "data": { 
                        "data": [
                            "args.eval_data"
                        ]
                    },
                    "model": ["dataio_0.dataio"]
                },
                "output": { 
                    "data": ["eval_data"]
                }
            },
            "feature_scale_0": { 
                "module": "FeatureScale",
                "input": { 
                    "data": { 
                        "data": [
                            "dataio_0.train"
                        ]
                    }
                },
                "output": { 
                    "data": ["train"],
                    "model": ["feature_scale"]
                }
            },
            "feature_scale_1": { 
                "module": "FeatureScale",
                "input": { 
                    "data": { 
                        "data": [
                            "dataio_1.eval_data"
                        ]
                    }
                },
                "output": { 
                    "data": ["eval_data"],
                    "model": ["feature_scale"]
                }
            },
            "homo_lr_0": { 
                "module": "HomoLR",
                "input": { 
                    "data": { 
                        "train_data": [				
                            "feature_scale_0.train"
                        ]
                    }
                },
                "output": { 
                    "data": [
                        "train"
                    ],
                    "model": ["homolr"]
                }
            },
            "homo_lr_1": { 
                "module": "HomoLR",
                "input": { 
                    "data": { 
                        "eval_data": [				
                            "feature_scale_1.eval_data"
                        ]
                    },
                    "model": [								
                        "homo_lr_0.homolr"
                    ]
                },
                "output": { 
                    "data": [
                        "eval_data"
                    ],
                    "model": ["homolr"]
                }
            },
            "evaluation_0": { 
                "module": "Evaluation",
                "input": { 
                    "data": { 
                        "data": [
                            "homo_lr_0.train"
                        ]
                    }
                }
            },
            "evaluation_1": { 
                "module": "Evaluation",
                "input": { 
                    "data": { 
                        "data": [
                            "homo_lr_1.eval_data"		
                        ]
                    }
                }
            }
        }
    }

我在DSL里面配置了训练集组件和验证集组件，这个组件的配置在单机版的横向联邦中提到过。

**2）Config配置文件**

文件名字：test\_homolr\_train\_job\_conf.json

{ 		
      	
        "initiator": { 
            "role": "guest",
            "party_id": 9999
        },
        "job_parameters": { 
            "work_mode": 1		
        },
      	
        "role": { 
            "guest": [
                9999
            ],
            "host": [
                10000,8888
            ],
          	
            "arbiter": [
                9999
            ]
        },
      	
        "role_parameters": { 
            "guest": { 
                "args": { 
                    "data": { 
                        "train_data": [
                            { 
                                "name": "homo_breast_2_train",	 	
                                "namespace": "homo_host_breast_train"	
                            }
    						],
    						 "eval_data": [			
                            { 
                                "name": "homo_breast_eval",
                                "namespace": "homo_host_breast_eval"
                            }         
                        ]
                    }
                },
              	"dataio_0": { 
                  "label_name": ["y"]						
                }
            },
            "host": { 
                "args": { 
                    "data": { 
                        "train_data": [
                            { 
                                "name": "homo_breast_1_train",				
                                "namespace": "homo_host_breast_train"
                            },
    						 { 
                                "name": "homo_breast_2_train",				
                                "namespace": "homo_host_breast_train"
                            }
                        ],
    					"eval_data": [			
                            { 
                                "name": "homo_breast_eval",
                                "namespace": "homo_host_breast_eval"
                            },
    						 { 
                                "name": "homo_breast_eval",
                                "namespace": "homo_host_breast_eval"
                            }
                        ]
                    }
                },
              	"dataio_0": { 
                  "label_name": ["y","y"]						
                },
                "evaluation_0": { 
                    "need_run": [
                        false,false
                    ]
                }
            }
        },
        "algorithm_parameters": { 
            "dataio_0": { 
                "with_label": true,
                "label_name": "y",
                "label_type": "int",
                "output_format": "dense"
            },
            "homo_lr_0": { 
                "penalty": "L2",
                "optimizer": "sgd",
                "tol": 1e-05,
                "alpha": 0.01,
                "max_iter": 10,
                "early_stop": "diff",
                "batch_size": 500,
                "learning_rate": 0.15,
                "decay": 1,
                "decay_sqrt": true,
                "init_param": { 
                    "init_method": "zeros"
                },
                "encrypt_param": { 
                    "method": null
                },
                "cv_param": { 
                    "n_splits": 4,
                    "shuffle": true,
                    "random_seed": 33,
                    "need_cv": false
                }
            }
        }
    }

写完上面的配置文件后，将他们放到guest的chapter05文件夹下面，然后就可以开始训练了。

在fate02的chapter05中，启动虚拟环境，执行训练。

cd /data/projects/fate/chapter05
    source ../bin/init_env.sh
    python ../python/fate_flow/fate_flow_client.py -f submit_job -c  test_homolr_train_job_conf.json -d test_homolr_train_job_dsl.json

如果出现如下图的错误，说明flow的服务没有启动这时候就需要重启所有的服务，执行命令：

cd /data/projects/common/supervisord
    sh service.sh restart all

![image-20210820050146123][]

然后在执行提交任务的指令，出现下面的信息就说明任务提交成功。

![image-20210820050406140][]

查看fate01、fate02、fate03的运行状态，如下图：

![image-20210820050554020][]

![image-20210820050619413][]

![image-20210820050640717][]

![image-20210820050735588][]

看到下图所有的训练组件变成绿色，恭喜你，成功了！！！

![image-20210820051201530][]

![image-20210820051223744][]

![image-20210820051244416][]

![image-20210820051259435][]

[-2-_FATE_-CSDN]: https://blog.csdn.net/weixin_43988498/article/details/119734713
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