MetisFL

MetisFL: 확장 가능하고 효율적이며 안전한 연합 학습 워크플로우를 위한 개방형 연합 학습 프레임워크

MetisFL - C++ 및 Python3으로 구현된 최초의 개방형 연합 학습 프레임워크입니다.

프로젝트 설치 단계 - Docker

운영 체제(예: Centos 대 MacOS)에서 나타나는 일부 라이브러리 불일치로 인해 우리는 도커 이미지를 빌드하고 컨테이너 내에서 전체 프로젝트를 실행해야 한다는 결론을 내렸습니다. Dockerfile에는 필요한 모든 단계가 포함되어 있습니다.

시스템 전제조건:

1. 파이썬
2. 도커

docker를 통해 프로젝트를 컴파일하고 실행하려면 프로젝트의 상위 디렉터리로 이동한 후 다음을 수행하세요.

1. metis fl 프로젝트를 구성하려면 chmod +x ./configure.sh && ./configure.sh 실행하세요.

   참고: 모든 프로젝트 종속성을 구성하기 위해 Docker 이미지를 빌드하기 전에 위 명령을 실행합니다.

2. 전체 프로젝트에 대한 Docker 이미지를 빌드합니다.

   • Ubuntu 이미지(안정적, 바람직): docker build -t projectmetis_ubuntu_22_04 -f DockerfileUbuntu .
   • Ubuntu Dev 이미지(개발 목적): docker build -t projectmetis_dev -f DockerfileDev .
   • RockyLinux 이미지(안정적이지 않음): docker build -t projectmetis_rockylinux_8 -f DockerfileRockyLinux . 다음 이미지의 대략적인 크기(docker 사용): ~9GB(CUDA 제외), ~12GB(CUDA 포함)

3. docker CUDA 이미지를 빌드합니다(Ubuntu 및 RockyLinux 이미지에만 적용 가능).

   • 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 .
   • 다음과 같이 docker cuda 드라이버 설치를 확인하십시오: nvidia-docker run --rm --gpus all projectmetis_ubuntu_22_04_cuda nvidia-smi

독립형(Docker-Free) 전제 조건

• googletest 설치(macOS는 brew install googletest 로 실행)
• protobuf 설치(MacOS는 brew install protobuf 로 사용)
• ./configure 스크립트 실행

Bazel CLion 댓글

프로젝트 파일을 식별할 수 없는 경우 Bazel을 동기화해야 합니다. 그렇게 하려면:

1. 위의 Bazel 탭을 선택하세요.
2. 동기화 하위 탭을 선택하세요.
3. 그런 다음 프로젝트를 BUILD 파일과 동기화하세요.

트렐로 UI

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