MetisFL

MetisFL: スケーラブルで効率的かつ安全なフェデレーテッド ラーニング ワークフローのためのオープンなフェデレーテッド ラーニング フレームワーク

MetisFL - C++ と Python3 で実装された最初のオープンな Federated Learning フレームワーク。

プロジェクトのインストール手順 - Docker

オペレーティング システム間 (Centos と MacOS など) でライブラリの不一致が見られたため、Docker イメージを構築し、プロジェクト全体をコンテナ内で実行する必要があると結論付けました。 Dockerfile には、必要な手順がすべて含まれています。

システムの前提条件:

1. パイソン
2. 港湾労働者

Docker を介してプロジェクトをコンパイルして実行するには、プロジェクトの親ディレクトリに移動して、次の操作を行います。

1. chmod +x ./configure.sh && ./configure.shを実行して metis fl プロジェクトを構成します。

   注: すべてのプロジェクトの依存関係を構成するため、Docker イメージをビルドする前に上記のコマンドを実行します。

2. プロジェクト全体の Docker イメージをビルドします。

   • Ubuntu イメージ (安定した、推​​奨): docker build -t projectmetis_ubuntu_22_04 -f DockerfileUbuntu .
   • Ubuntu Dev イメージ (開発目的): docker build -t projectmetis_dev -f DockerfileDev .
   • RockyLinux イメージ (不安定): docker build -t projectmetis_rockylinux_8 -f DockerfileRockyLinux .次のイメージのおおよそのサイズ (Docker を使用): ~9GB (CUDA なし)、~12GB (CUDA あり)

3. Docker CUDA イメージをビルドします (Ubuntu および RockyLinux イメージにのみ適用されます)。

   • Ubuntu + CUDA cd docker_images/cuda/ubuntu/11.7 && docker build -t projectmetis_ubuntu_22_04_cuda -f Dockerfile .
   • RockyLinux + CUDA cd docker_images/cuda/rockylinux/11.3 && docker build -t projectmetis_rockylinux_8_cuda -f Dockerfile .
   • docker cuda ドライバーのインストールを次のように確認します: nvidia-docker run --rm --gpus all projectmetis_ubuntu_22_04_cuda nvidia-smi

スタンドアロン (Docker フリー) の前提条件

• googletest をインストールします (MacOS としてbrew install googletest )
• protobuf をインストールします (MacOS ではbrew install protobufとして)
• ./configure スクリプトを実行します

Bazel CLion コメント

プロジェクト ファイルが識別できない場合は、Bazel を同期する必要があります。そのためには:

1. 上のBazelタブを選択します
2. 「同期」サブタブを選択します
3. 次に、プロジェクトを BUILD ファイルと同期します

Trello UI

https://trello.com/b/bYLUYqGK/metis-v01