如何在Docker环境中部署和运行基于FATE框架的水平联邦推荐系统？

要成功部署和运行基于FATE1.3.1框架的水平联邦推荐系统，你可以遵循以下详细步骤。首先，确保你的计算机已经安装了Docker和Docker-Compose。接下来，你需要创建一个Docker网络，用于容器间通信，可以通过运行`docker network create fate_network`命令来创建。然后，从官方提供的源码仓库中拉取FATE的Docker镜像，或使用提供的Dockerfile自行构建。拉取或构建完成后，使用`docker-compose up -d`命令启动FATE的所有服务。为了使用FATE的推荐系统，你可能还需要配置fateboard（联邦学习仪表板），它允许你监控联邦学习过程中的各项指标。完成后，你可以通过浏览器访问`***`来检查系统状态。

参考资源链接：[联邦学习框架下的电影推荐系统开发指南](https://wenku.csdn.net/doc/6nngd878z9?spm=1055.2569.3001.10343)

在Python环境中，你需要安装所有必要的依赖，包括FATE的Python SDK。你可以使用`pip install fate-sdk`命令安装SDK，然后按照SDK的文档指引来启动推荐系统相关的联邦学习任务。在任务配置文件中，确保正确设置了联邦学习协议、数据路径和其他相关参数。

如果你希望更深入地了解推荐系统的工作原理及其在联邦学习中的应用，推荐参考《联邦学习框架下的电影推荐系统开发指南》。这本书提供了从理论到实践的全面指导，包括FATE框架的使用、推荐系统的算法实现以及使用Docker部署的详细介绍。通过这份资源，你可以更加系统地学习和掌握基于联邦学习的推荐系统开发，从而为你的毕设项目或课程设计提供强大的支持。

参考资源链接：[联邦学习框架下的电影推荐系统开发指南](https://wenku.csdn.net/doc/6nngd878z9?spm=1055.2569.3001.10343)