Shellmiao
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Update env requirements
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1 år sedan | |
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| .idea | 1 år sedan | |
| FATE-Flow | 1 år sedan | |
| Fate | 1 år sedan | |
| README.md | 1 år sedan |
README.md
Fate-flow源码阅读记录
环境配置
将Fate-flow项目PULL至本地，链接为: https://github.com/FederatedAI/FATE-Flow
Python使用版本：
- Python 3.8
Pip安装需要的包：
- grpcio
- requests
- werkzeug
- flask
- requests_toolbelt
- cachetools
- ruamel.yaml
- filelock
- peewee
- python-dotenv
- apsw
- protobuf==3.20
- psutil
- cos-python-sdk-v5
- casbin
- casbin_sqlalchemy_adapter
- numpy
- pymysql
- beautifultable
- kazoo
- shortuuid
pip install grpcio requests werkzeug flask requests_toolbelt cachetools ruamel.yaml filelock peewee python-dotenv apsw protobuf==3.20 psutil cos-python-sdk-v5 casbin numpy casbin_sqlalchemy_adapter pymysql beautifultable kazoo shortuuid
由于需要引用Fate项目中的代码，需要将Fate项目PULL下来做引用
- 将Fate项目从此处PULL下来
- 在项目所使用的Python环境根目录下，寻找\Lib\site-packages目录，在其中创建mypath.pth文件
- 在mypath.pth文件中写入Fate以及Fate flow项目的绝对路径
逻辑结构
- DSL定义作业
- 自顶向下的纵向子任务流调度、多参与方联合子任务协调
- 独立隔离的任务执行工作进程
- 支持多类型多版本组件
- 计算抽象API
- 存储抽象API
- 跨方传输抽象API
Fate总体架构
Fate Flow架构
Fate Flow早期架构图
各个模块的功能如下（来自 构建端到端的联邦学习 Pipeline 生产服务）：
- DSL Parser：是调度的核心，通过 DSL parser 解析到一个计算任务的上下游关系及依赖等。
- Job Scheduler：是 DAG 层面的调度，把 DAG 作为一个 Job，DAG 里面的节点执行称为 task，也就是说一个 Job 会包含若干个 task
- Federated Task Scheduler：最小调度粒度就是 task，需要调度多方运行同一个组件但参数算法不同的 task，结束后，继续调度下一个组件，这里就会涉及到协同调度
- Job Controller：联邦任务控制器
- Executor：联邦任务执行节点，支持不同的 Operator 容器，现在支持 Python 和 Script 的 Operator。Executor，在我们目前的应用中拉起 FederatedML 定义的一些组件，如 data io 数据输入输出，特征选择等模块，每次调起一个组件去执行，然后，这些组件会调用基础架构的 API，如 Storage 和 Federation Service (API 的抽象) ，再经过 Proxy 就可以和对端的 FATE-Flow 进行协同调度。
- 注：这里还用老版本的说明，即 Proxy+Federation，最新版本统一为 RollSite
- Tracking Manager：任务输入输出的实时追踪，包括每个 task 输出的 data 和 model。
- Model Manager：联邦模型管理器
Fate Flow官方优化后架构图
联邦学习任务多方协同调度
- 首先，是以任务提交的一种方式，提交任务到 Queue
- 然后 JobScheduler 会把这个任务拿出来给到 Federated TaskScheduler 调度，Federated TaskScheduler 通过 Parser 取得下游 N 个无依赖的 Component
- 再调度 Executor (由两部分组成：Tracking Manager 和 Task) 执行，同时这个任务会分发到联邦学习的各个参与方 Host
- 联邦参与方取得任务，如果是 New Job，则放入队列（参与方会定期调度队列中的 Job），否则启动多个 Executor 执行
- Executor 在 run 的过程中，会利用 Federation API 进行联邦学习中的参数交互
- 对一个联邦学习任务，每一方的 Job id 是保持一致的，每跑一个 Component，它的 Task id 也是一致的
- 每个 Task 跑完 Initiator TaskScheduler 会收集各方的状态，进行下一步的调度