FATE隐私计算:离线预测实战与模型查询
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更新于2024-08-07
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"这篇文档是关于隐私计算框架FATE的离线预测实践,主要介绍了如何使用FATE进行离线预测,以及如何查询和使用训练好的模型。文档提到了FATE的两种预测方式——离线预测和在线预测,并指出它们在使用方式、适用场景、高可用性和性能上的差异。此外,文档还提供了查询模型信息的步骤,包括通过job_id获取model_id和model_version,并指导用户查找相应的模型配置文件。"
FATE,全称为Federated AI Technology Enabler,是一个开源的隐私保护计算平台,致力于解决数据孤岛问题,促进跨组织的数据协作。在FATE中,模型预测分为离线预测和在线预测两种模式。
1. **离线预测**:
离线预测适用于大规模批量数据的预测,通常在非实时环境中运行。它不直接处理实时输入,而是对预先准备好的数据集进行操作。这种预测方式适合于数据分析、模型验证和大规模数据处理等场景,对于系统资源的要求较高,但可以灵活调整参数和设置。
2. **在线预测**:
在线预测则支持实时请求,能够快速响应新的数据输入,常用于服务接口或者实时决策系统。在线预测对系统的响应速度和并发处理能力有较高的要求,确保在高并发情况下仍能提供稳定的服务。
3. **模型信息查询**:
要进行离线预测,首先需要获取模型的相关信息。在FATE中,模型由model_id和model_version唯一标识。通过job_id,可以使用`flow job config`命令查询到这些信息,结果会以JSON格式返回,并在指定目录下生成配置文件。例如,`job_202205070226373055640_config`目录下包含的`dsl.json`文件记录了任务的DSL(Domain Specific Language)配置,这是FATE任务的描述语言,定义了任务的结构和执行流程。
4. **模型使用**:
获取到model_id和model_version后,可以使用FATE的API或命令行工具,将模型加载到系统中,然后对新数据进行预测。离线预测通常涉及数据预处理、模型加载、预测执行和结果导出等步骤。
5. **纵向逻辑回归**:
文档中提到了使用纵向逻辑回归算法进行模型训练。纵向逻辑回归是FATE支持的一种联合学习算法,适用于处理纵向分布的数据,即数据在不同参与方之间按列分布。该算法在保护数据隐私的同时,可以实现联合建模。
6. **基础概念与部署**:
对于FATE的新手,建议参考《隐私计算FATE-关键概念与单机部署指南》,了解FATE的基本架构、组件功能以及如何在单机上部署FATE环境,这对于实际操作至关重要。
FATE的离线预测是数据科学家和工程师进行模型应用的重要环节,通过有效的模型管理,可以高效地利用训练好的模型进行批量预测,为业务提供数据驱动的决策支持。而理解FATE的预测机制和模型管理流程,是有效利用这个隐私计算框架的关键。
2022-07-09 上传
2022-07-11 上传
2024-01-10 上传
2023-09-13 上传
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2023-05-21 上传
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