OpenKS联邦学习训练任务接口详解

"OpenKS FL接口说明1是关于联邦学习框架OpenKS中的一系列接口的文档，主要涉及训练任务和数据集的相关操作。这些接口通过HTTP协议进行通信，支持模型训练、任务发送、任务查询、任务启动、状态查看以及模型参数下载等功能。" 在联邦学习的环境中，数据通常分散在不同的设备或机构中，为了保护数据隐私和安全，OpenKS提供了这些FL（Federated Learning）接口来协同训练模型。以下是对每个接口的详细说明： 1. **训练任务生成接口**：通过HTTP POST请求到`_api/fl/train_job/create`，用于上传模型并创建训练任务。参数`model_type`指定模型类型，如`torch`或`paddle`。请求体包含模型文件的二进制数据，返回的结果包含生成的训练任务ID。 2. **训练任务发送接口**：使用HTTP POST向`_api/fl/train_job/send`发送任务，无需额外参数。请求体包含训练任务ID及参与训练节点的地址、元数据ID地址和数据转换地址。成功响应表示任务已发送。 3. **训练任务批量查询接口**：通过HTTP GET访问`_api/fl/train_job/list/send`，可按条件（`cond`，如'send'或'receive'）查询已发送或接收的训练任务。返回结果为训练任务列表。 4. **训练任务启动接口**：HTTP POST到`_api/fl/train_job/start`以启动特定ID的训练任务。请求体包含配置信息。响应返回启动任务的配置信息。 5. **训练任务状态查看接口**：通过HTTP GET请求`_api/fl/train_job/status/{job_id}`，无需参数，可以查看指定ID训练任务的进度和状态。 6. **最终模型参数下载接口**：用于下载训练完成后得到的模型参数，但具体接口未在描述中给出。通常，这会是一个HTTP GET请求，提供训练任务ID作为参数。 7. **数据集元数据上传接口**：允许通过HTTP POST上传数据集元数据，接口地址未在描述中给出。可能需要提供数据集的信息，如数据格式、大小等。 8. **数据集元数据批量获取接口**：使用HTTP GET从`_api/fl/dataset/metadata/batch_get`批量获取数据集元数据。可能需要提供数据集ID或其他标识符。 这些接口提供了联邦学习流程中的关键操作，从模型初始化、任务分发、任务管理和状态监控到最终模型的获取，构成了一个完整的联邦学习生态系统。开发者可以利用这些接口设计和实现分布式、隐私保护的机器学习应用。