三 FATE训练任务流程 _预测

配置文件 ①上传数据文件
让 FATE 使用数据
②dsl文件
构建建模任务
实际上，在构建建模任务时，可能会涉及到几个组件，例如、、、等。但是，这些组件的组合因任务而异。因此，自由组合组件的便捷方式将是一个关键特征。
目前，FATE 提供了一种特定领域的语言（DSL）来定义您想要的任何结构。这些组件通过 dsl 配置文件组合为有向无环图 (DAG) 。
dsl 配置文件的使用就像定义一个 json 文件一样简单。
DSL 配置文件将为每个组件定义输入数据和（或）模型以及输出数据和（或）模型。
下游组件将上游组件的输出数据和（或）模型作为输入。这样，就可以通过配置文件构造一个 DAG 。
③conf文件
为每个特定组件定义提交运行时配置
该配置文件用于为各方配置所有组件的参数。
FATE训练流程：
FATE训练任务流程主要有：
一、上传数据 ①定义上传数据配置文件
示例
{"file": "examples/data/breast_b.csv","head": 1,"partition": 10,"work_mode": 0,"table_name": "hetero_breast_b","namespace": "hetero_guest_breast"}
参数说明：
file: 文件路径
head: 指定数据文件是否包含表头
: 指定用于存储数据的分区数
: 指定工作模式，0代表单机版，1代表集群版
&: 存储数据表的标识符号
实践例子：
使用Fate提供的案例数据，目录在fate容器中的/fate//dsl/v1/sion/.json和/fate//dsl/v1/sion/.json
这里上传数据需要准备host以及guest两方的上传数据
vim /fate/examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_host.json
vim /fate/examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_guest.json
也可以不做修改，如作修改做好原文件备份或者直接查看fate 中相应的原件）
注：安装vim：
apt-get updateapt-get install -y vim
②上传数据
标准命令为：
python ${your_install_path}/fate_flow/fate_flow_client.py -f upload -c ${upload_data_json_path}
${}: fate的安装目录
${h}:上传数据配置文件路径
实践例子：
进入fate容器，在容器fate目录下执行下列命令：
python python/fate_flow/fate_flow_client.py -f upload -cexamples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_host.json python python/fate_flow/fate_flow_client.py -f upload -cexamples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_guest.json
python python/fate_flow/fate_flow_client.py -f upload -cexamples/dsl/v1/homo_logistic_regression/upload_data_test.json
输出所示，和已经列出，可以在上传配置文件中作为输入配置。
打开fate监控面板，点击可以看见参数配置等信息。
二、训练模型： ①定义DSL 配置文件
示例：
{"components" : {"dataio_0": {//module_name"module": "DataIO",//module"input": {//input"data": {"data": ["args.train_data"]}},"output": {//output"data": ["train"],"model": ["dataio"]},"need_deploy": true//need_deploy}}}
参数说明：
：第一级，始终为 “”，显示将在建模任务中添加组件。
：模块的键。此名称应以“_num”结尾，例如“_0”、“_1”等。用户需要使用模块名加数字 _num 作为对应模块的 key，例如，并且数字应从 0 开始计数。这用于区分可能存在的多个相同种类的模块。
：用来指定使用的模块。这个参数的内容需要和/conf/ 下各个模块的文件名保持一致。
input：输入。分为两种输入类型，分别是 data 和 model 。
model：有两种可能的模型输入类型：
：输出。和 input 一样，有 data 和 model 两种类型。
：是或否。该字段用于指定组件是否需要部署以进行在线推断。该字段仅用于在线推论dsl推论。
②定义conf运行配置文件
示例：
{"initiator": {"role": "guest","party_id": 10000},"job_parameters": {"work_mode": 1"processor_per_node": 6},"role": {"guest": [10000],"host": [10000],"arbiter": [10000]},"role_parameters": {"Your role parameters"},"algorithm_parameters": {"Your algorithm parameters"},}
参数说明：
：指定启动器的角色和参与方ID 。
：设置和。
role：指示所有角色的所有参与方ID 。角色中的每个元素都应包含角色名称及其角色ID 。每个角色的以列表形式存在，因为一个任务可能涉及到多个 party 担任同一种角色。
：指定角色的参数，这一部分的参数对于不同的 party 都有所区别。数据需要匹配上传数据配置文件。
：指定所有 party 都共享的参数，每一个参数的 key 都是在 DSL 配置文件中定义好的模块名。
在完成这些配置文件并提交任务之后，fate-flow 将会把和中的所有参数合并。如果合并之后，仍然存在没有定义的参数，fate-flow 则会使用默认值。fate-flow 会将这些参数分发到对应的 party，并开始联邦建模任务。
实践例子：
在容器中可以修改我们逻辑回归的dsl和conf文件，目录分别为：/fate//dsl/v1/sion/.json和/fate//dsl/v1/sion/b_dsl.json 。
此处直接使用原文件的示例文件即可
注意：conf文件中data中的name和要与上传数据.conf中定义的一致。
vim /fate/examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_homolr_train_job_conf.json
vim /fate/examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_homolr_train_job_dsl.json
③开始训练
标准命令为：
python ${your_install_path}/fate_flow/fate_flow_client.py -f submit_job -d ${dsl} -c ${runtime_config}
${}：fate的安装目录
${dsl}：dsl文件路径
${}：conf文件路径
实践例子：
python python/fate_flow/fate_flow_client.py -f submit_job -d examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_homolr_train_job_dsl.json -c examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_homolr_train_job_conf.json
其中含有test功能的任务需要提前上传文件，操作同上述上传数据的命令。含有验证功能的任务dsl和conf文件不能直接进行下一步的预测，因为本身的验证过程中就已经进行了预测和检验，需要对组建进行进一步修改并对预测conf做好配置。这样才可以使用我们训练好的模型去做预测。建议精读fate文档，有一些比较小的点容易忽略。
④查看训练结果
查看主机ip:8080
会列出所有的工作经历。最新的工作将在页面顶部。搜索JOBID，查看要查看的任务。
在任务页面中，所有组件都将显示为 DAG 。我们使用不同的颜色来表示它们的运行状态。
绿色：运行成功蓝色：运行灰色：等待红色：失败。
可以在右侧单击每个组件以获取其运行参数。在这些参数下方，有一个view the 按钮。单击并查看此组件的模型输出、数据输出和日志。
如果想了解整个任务的概览，右上角有一个按钮。转到仪表板，有三个窗口显示不同的信息。
左窗口：此任务中各方使用的数据集。中间窗口：整个任务的运行状态或进度。右窗口：组件的 DAG 。
实践例子：
【三FATE训练任务流程】在的组件中我们可以很清楚的看见loss的曲线图：
在组件中可以看到更多的模型评价参数：
⑤检查日志
标准命令：
${your_install_path}/logs/${your jobid}
${}：fate的安装目录
${your jobid}：本次的jobid
三、任务预测：
下面我们将用上面训练得到的模型来进行数据的预测。预测的配置文件为/dsl/v1/sion/.json，在dsl/v2的版本中预测任务需要同时定义预测的dsl和conf文件，而v1中只需要定义conf，dsl文件和训练的dsl文件相同。
①准备
（1）为需要在预测阶段部署的模块添加或修改“”字段。除了通常不会在预测阶段运行的和之外，所有模块均将True设置为其默认值。“”字段为True表示此模块应运行“拟合”过程，并且拟合模型需要在预测阶段进行部署。
（2）除了模块之外，其他模块应该配置模型输出，这样fate-flow才能存储训练后的模型并使其在预测阶段可用。
（3）预测的配置文件中需要修改以及，这两个参数在训练任务结束时返回的信息中已经包含。当然你也可以使用下列命令来获得获取训练模型的和两个参数：
标准命令为：
python ${your_fate_install_path}/fate_flow/fate_flow_client.py -f job_config -j ${jobid} -r guest -p ${guest_partyid}-o ${job_config_output_path}
${th}： fate安装目录
${jobid} ：任务ID
${}：提交工作的一方的
${th}：存储的路径
之后，包含模型信息的json文件将被下载到$ {th} /.json中
实践例子：
python python/fate_flow/fate_flow_client.py -f job_config -j 202107231105378004073 -r guest -p 10000 -o examples/dsl/v1/homo_logistic_regression
②定义预测配置文件
此配置文件用于配置用于预测的参数
示例：
{"initiator": {"role": "guest","party_id": 10000},job_parameters": {"work_mode": 0,"job—type": "predict","model_id": "arbiter-10000#guest-10000#host-10000#model","model_version": "202005140855200605181"},"role": {"guest": [10000],"host": [10000],"arbiter": [10000]},,n>]"role_parametersn": {"guest": {"args": {"data": {"eva_data": [{"name": "homo_breast_guest", "namespace": "homo_breast_guest"}]}}},"host": {"args":{"data":{"eva_data": [{"name": "homo_breast_host", "namespace": "homo_breast_host"}]}}}}}
参数说明：
: 指定发起人的角色和参与方ID，应与训练过程相同
:
：集群或独立，与训练过程相同。
或：1. 准备（3）中获取的模型指示器。
：工作类型。在这种情况下，它应该是“” 。
role: 指出所有角色的所有参与ID，应与训练过程相同
：为每个角色设置参数。在这种情况下，“ ”（意味着将要预测的数据）应同时为Guest和Host分别填写
实践例子：
目录/dsl/v1/sion/.json 。要注意修改以及，下面的是需要预测的数据，在这里没有添加新的数据，直接使用原来的数据进行了预测，你也可以在数据划分时留出一部分数据用于后面的预测评估，当然这就相当于了，可以直接使用其他示例进行验证或交叉验证：
vim examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_predict_conf.json
③开始预测
标准命令为：
python ${your_fate_install_path}/fate_flow/fate_flow_client.py -f submit_job -c ${predict_config}
${th}：fate安装目录
${}：预测配置文件路径
实践例子：
python python/fate_flow/fate_flow_client.py -f submit_job -c examples/dsl/v1/homo_logistic_regression/test_predict_conf.json
④查看预测结果
查看
http://${fate_board_ip}:${fate_board_port}/index.html#/details?job_id=${job_id}&role=guest&party_id=${guest_partyid}
$ {} $ {}：用于部署FATE模块的ip和端口。
$ {}：预测任务的。
$ {}：
实践例子：
我们直接查看的输出即可：
⑤下载预测结果
预测任务完成后，前100条预测结果记录将在FATE-board中可用。可以通过以下命令下载所有结果。
标准命令为：
python ${your_fate_install_path}/fate_flow/fate_flow_client.py -f component_output_data -j ${job_id} -p ${party_id} -r ${role} -cpn ${component_name} -o ${predict_result_output_dir}
${}: 预测任务ID
${}: 当前用户
${role}: 当前用户的角色
${}: 具有预测结果的组件
${t_dir}: 将预测结果下载到的目录
实践例子：
python python/fate_flow/fate_flow_client.py -f component_output_data -j 2021062308372668986321 -p 10000 -r guest -cpn hetero_lr_0 -o ./
补充：fatev2版本的训练和预测流程
v2版本里有一些改变和提升，最直观的来说，在v1中预测任务的dsl文件是自动生成的，难免会出现一定的问题。而v2中是需要用户自己定义预测任务dsl的，当然也可以使用flow命令来自动配置出预测dsl 。下面简单介绍一下v2版本任务训练和预测的流程。
建议在容器中部署单机fate时，在容器内安装交互工具FATE-以及测试工具FATE-Test 。
配置好之后就可以愉快的使用flow命令啦。
下面的操作使用flow命令进行操作，都是对/dsl/v2/sion中的文件进行演示。
上传数据和任务训练
上传数据仍然用1中的.json和.json
flow data upload -c examples/dsl/v1/upload_data_host.jsonflow data upload -c examples/dsl/v1/upload_data_guest.json
在v2文件夹下选择示例dsl和conf进行训练：
flow job submit -c examples/dsl/v2/homo_logistic_regression/homo_lr_eval_conf.json -dexamples/dsl/v2/homo_logistic_regression/homo_lr_eval_dsl.json
返回信息：
fate board中guest的DAG图：
配置预测dsl
划重点：v2中训练好的任务需要进行部署才能用于下一步的预测任务
我们将和更换成上面训练好的模型参数然后进行部署：
flow model deploy --model-id "arbiter-9999#guest-10000#host-9999#model" --model-version "202107240656552548973"
返回信息则配置成功：
我们可以通过下列命令得到预测的dsl和conf文件，注意这里我们用的是上面部署之后的
获取dsl
flow model get-predict-dsl --model-id "arbiter-9999#guest-10000#host-9999#model" --model-version "202107240710561865314" -o examples/dsl/v2/homo_logistic_regression/
获取conf
flow model get-predict-conf --model-id "arbiter-9999#guest-10000#host-9999#model" --model-version "202107240710561865314" -o examples/dsl/v2/homo_logistic_regression/
任务预测
从上面得到conf后我们需要修改里面的数据表和，
vim /fate/examples/dsl/v2/homo_logistic_regression/predict_conf_20210724071301.json
修改为下图：
使用我们上面获取到的预测dsl和conf进行预测：
flow job submit -c examples/dsl/v2/homo_logistic_regression/predict_conf_20210724071301.json -d examples/dsl/v2/homo_logistic_regression/predict_dsl_20210724071253.json
结果和训练任务类似，可以使用数据下载命令下载数据到本地。
以上为v2版本任务训练和预测的示例，当然也可以把数据换成其他切分数据进行训练和预测，不再赘述。