隱私計算FATE-離線預測

語言: CN / TW / HK

一、説明

Fate 的模型預測有 離線預測在線預測 兩種方式,兩者的效果是一樣的,主要是使用方式、適用場景、高可用、性能等方面有很大差別;本文分享使用 Fate 基於 縱向邏輯迴歸 算法訓練出來的模型進行離線預測實踐。

 

二、查詢模型信息

執行以下命令,進入 Fate 的容器中:

docker exec -it $(docker ps -aqf "name=standalone_fate") bash

首先我們需要獲取模型對應的 model_idmodel_version 信息,可以通過 job_id 執行以下命令獲取:

flow job config -j 202205070226373055640 -r guest -p 9999 --output-path /data/projects/fate/examples/my_test/

job_id 可以在 FATE Board 中查看。

執行成功後會返回對應的模型信息,以及在指定目錄下生成一個文件夾 job_202205070226373055640_config

{
    "data": {
        "job_id": "202205070226373055640",
        "model_info": {
            "model_id": "arbiter-10000#guest-9999#host-10000#model",
            "model_version": "202205070226373055640"
        },
        "train_runtime_conf": {}
    },
    "retcode": 0,
    "retmsg": "download successfully, please check /data/projects/fate/examples/my_test/job_202205070226373055640_config directory",
    "directory": "/data/projects/fate/examples/my_test/job_202205070226373055640_config"
}

job_202205070226373055640_config 裏面包含4個文件:

  • dsl.json:任務的 dsl 配置。
  • model_info.json:模型信息。
  • runtime_conf.json:任務的運行配置。
  • train_runtime_conf.json:空。

 

三、模型部署

執行以下命令:

flow model deploy --model-id arbiter-10000#guest-9999#host-10000#model --model-version 202205070226373055640

分別通過 --model-id 與 --model-version 指定上面步驟查詢到的 model_id 和 model_version

部署成功後返回:

{
    "data": {
        "arbiter": {
            "10000": 0
        },
        "detail": {
            "arbiter": {
                "10000": {
                    "retcode": 0,
                    "retmsg": "deploy model of role arbiter 10000 success"
                }
            },
            "guest": {
                "9999": {
                    "retcode": 0,
                    "retmsg": "deploy model of role guest 9999 success"
                }
            },
            "host": {
                "10000": {
                    "retcode": 0,
                    "retmsg": "deploy model of role host 10000 success"
                }
            }
        },
        "guest": {
            "9999": 0
        },
        "host": {
            "10000": 0
        },
        "model_id": "arbiter-10000#guest-9999#host-10000#model",
        "model_version": "202205070730131040240"
    },
    "retcode": 0,
    "retmsg": "success"
}

部署成功後返回一個新的 model_version

 

四、準備預測配置

執行以下命令:

cp /data/projects/fate/examples/dsl/v2/hetero_logistic_regression/hetero_lr_normal_predict_conf.json /data/projects/fate/examples/my_test/

直接把 Fate 自帶的縱向邏輯迴歸算法預測配置樣例,複製到我們的 my_test 目錄下。

預測的配置文件主要配置三部分:

  • 上面部分為配置發起者以及參與方角色
  • 中間部分需要填入正確的 模型信息
  • 下面的則為預測使用的數據表

唯一需要修改的就是中間的 模型信息 部分;需要注意的是這裏輸入的版本號是 模型部署 後返回的版本號,並且需要增加 job_type 為 predict 指定任務類型為預測任務。

 

五、執行預測任務

執行以下命令:

flow job submit -c hetero_lr_normal_predict_conf.json

與模型訓練一樣也是使用 submit 命令,通過 -c 指定配置文件。

執行成功後返回:

{
    "data": {
        "board_url": "http://127.0.0.1:8080/index.html#/dashboard?job_id=202205070731385067720&role=guest&party_id=9999",
        "code": 0,
        "dsl_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070731385067720/job_dsl.json",
        "job_id": "202205070731385067720",
        "logs_directory": "/data/projects/fate/fateflow/logs/202205070731385067720",
        "message": "success",
        "model_info": {
            "model_id": "arbiter-10000#guest-9999#host-10000#model",
            "model_version": "202205070730131040240"
        },
        "pipeline_dsl_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070731385067720/pipeline_dsl.json",
        "runtime_conf_on_party_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070731385067720/guest/9999/job_runtime_on_party_conf.json",
        "runtime_conf_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070731385067720/job_runtime_conf.json",
        "train_runtime_conf_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070731385067720/train_runtime_conf.json"
    },
    "jobId": "202205070731385067720",
    "retcode": 0,
    "retmsg": "success"
}

 

六、查看預測結果

可以通過返回的 board_url 或者 job_idFATE Board 裏查看結果,但是圖形化界面裏最多隻能查看 100 條記錄;

我們可以通過 output-data 命令,導出指定組件的所有數據輸出:

flow tracking output-data -j 202205070731385067720 -r guest -p 9999 -cpn hetero_lr_0 -o /data/projects/fate/examples/my_test/predict
  • -j:指定預測任務的 job_id
  • -cpn:指定組件名。
  • -o:指定輸出的目錄。

執行成功後返回:

{
    "retcode": 0,
    "directory": "/data/projects/fate/examples/my_test/predict/job_202205070731385067720_hetero_lr_0_guest_9999_output_data",
    "retmsg": "Download successfully, please check /data/projects/fate/examples/my_test/predict/job_202205070731385067720_hetero_lr_0_guest_9999_output_data directory"
}

在目錄 /data/projects/fate/examples/my_test/predict/job_202205070731385067720_hetero_lr_0_guest_9999_output_data 中可以看到兩個文件:

  • data.csv:為輸出的所有數據。
  • data.meta:為數據的列頭。

 

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