工作过程中，需要用到FATE联邦学习框架的隐私计算功能，但是公司内部仅仅也只是试用过。网上的资料也比较少，官方文档也语焉不详，于是只能摸着石头过河，结合官方文档和百度参考学习。

一、FATE概念

1. 角色

在Fate的概念中分成3种角色，Guest、Host、Arbiter

Guest表示数据应用方，在纵向算法中，Guest往往是有标签y的一方。一般是由Guest发起建模流程。
Host是数据提供方
arbiter是用来辅助多方完成联合建模的，主要的作用是用来聚合梯度或者模型,比如纵向lr里面,各方将自己一半的梯度发送给arbiter，然后arbiter再联合优化等等,arbiter还参与以及分发公私钥，进行加解密服务等等。

2.术语

party: 站点，一般物理上指一个FATE单机或者FATE集群

job: 作业

task: 任务, 一个作业由多个任务构成

component: 组件，静态名称，提交作业时需要两个描述配置文件，分别描述该作业需要执行的组件列表、组件依赖关系、组件运行参数

dsl: 指用来描述作业中组件关系的语言, 可以描述组件列表以及组件依赖关系

component_name: 提交作业时组件的名称，一个作业可以有多个同样的组件的，但是 component_name 是不一样的，相当于组件的实例, 一个component_name对应的组件会生成一个task运行

componet_module_name: 组件的类名

model_alias: 跟 component_name 类似，就是用户在 dsl 里面是可以配置输出的 model 名称的

DTable:Fate中的表概念

EGGROLL: 分布式计算存储引擎

二、数据上传

Upload（数据上传）

外部存储直接导入到FATE Storage，创建一个新的DTable
作业运行时，Reader直接从Storage读取

Table Bind（数据表绑定）

外部存储地址绑定到到FATE一个新的DTable
作业运行时，Reader通过Meta从外部存储读取数据并转存到FATE Storage
打通大数据生态：HDFS，Hive/MySQL

2.1.Upload

用于上传建模任务的输入数据到fate所支持的存储系统。存储系统默认为EGGROLL ，同时还支持HDFS 、LOCALFS

执行方式支持命令行或api的形式，命令行执行语句如下：

sh 复制代码

flow data upload -c ${conf_path}

注: 其中conf_path为参数配置Json文件的路径，具体参数如下

选项

参数名	必选	类型	说明
file	是	string	数据存储路径
id_delimiter	是	string	数据分隔符,如","
head	否	int	数据是否有表头
partition	是	int	数据分区数
storage_engine	否	string	存储引擎类型，默认"EGGROLL"，还支持"HDFS","LOCALFS", "HIVE"等
namespace	是	string	表命名空间
table_name	是	string	数据表名称
storage_address	否	object	需要填写对应存储引擎的存储地址
use_local_data	否	int	默认1，代表使用client机器的数据;0代表使用fate flow服务所在机器的数据
drop	否	int	是否覆盖上传
extend_sid	否	bool	是否新增一列uuid id，默认False
auto_increasing_sid	否	bool	新增的id列是否自增(extend_sid为True才会生效), 默认False
with_meta	否	bool	是否携带meta数据, 默认False
meta	否	object	元数据, 默认为空，with_meta为true生效

meta信息

参数名	必选	类型	说明
input_format	否	string	数据格式(danse、svmlight、tag:value)，用来判断
delimiter	否	string	数据分隔符,默认","
tag_with_value	否	bool	对tag的数据格式生效，是否携带value
tag_value_delimiter	否	string	tag:value数据分隔符，默认":"
with_match_id	否	bool	是否携带match id
id_list	否	object	id列名称，开启extend_sid下生效，如： $"imei", "phone"$
id_range	否	object	对于tag/svmlight格式数据，哪几列为id
exclusive_data_type	否	string	特殊类型数据列格式
data_type	否	string	列数据类型，默认"float64
with_label	否	bool	是否有标签，默认False
label_name	否	string	标签名，默认"y"
label_type	否	string	标签类型, 默认"int"

以上传csv文件为例：

json 复制代码

{
    "file": "/data/projects/fate/examples/test_case_fl/test_case/data/breast_hetero_host.csv",
    "table_name": "test_case_host",
    "namespace": "test_case",
    "head": 1,
    "partition": 8
}

2.2.table bind

除了直接上传的方式，还可通过table bind将真实存储地址映射到fate存储表。我理解就是不用提前上传，需要执行具体任务命令时才会触发上传任务，然后转换为Fate平台的DTable形式。

sh 复制代码

flow table bind -c ${conf_path}

注: 其中conf_path为参数配置Json文件的路径，具体参数如下

选项

参数名	必选	类型	说明
name	是	string	fate表名
namespace	是	string	fate表命名空间
engine	是	string	存储引擎, 支持"HDFS", "MYSQL", "PATH"
adress	是	object	真实存储地址
drop	否	int	覆盖以前的信息
head	否	int	是否有数据表头
id_delimiter	否	string	数据分隔符
id_column	否	string	id字段
feature_column	否	array	特征字段

以mysql数据源为例

json 复制代码

{
    "engine": "MYSQL",
    "address": {
        "user": "fate",
        "passwd": "fate",
        "host": "127.0.0.1",
        "port": 3306,
        "db": "experiment",
        "name": "breast_hetero_guest"
    },
    "namespace": "experiment",
    "name": "breast_hetero_guest",
    "head": 1,
    "id_delimiter": ",",
    "partitions": 10,
    "id_column": "id",
    "feature_column": "y,x0,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9"
}

2.3. 数输入组件：Reader

简要描述：

reader组件为fate的数据输入组件;
reader组件可将输入数据转化为指定存储类型数据;

参数配置:

submit job时的conf中配置reader的输入表的命名空间和表名：

json 复制代码

{
  "role": {
    "guest": {
      "0": {
        "reader_0": {
          "table": {
            "name": "test_case_host",
            "namespace": "test_case"
          }
        }
      }
    }
  }
}

三、上传任务

css 复制代码

flow job submit [options]

options配置

参数名	必选	类型	说明
-d, --dsl-path	是	string	job dsl的路径
-c, --conf-path	是	string	job conf的路径

如果要构建一个联邦学习作业，并提交到调度系统执行，需要两个Json配置文件：job dsl 和job conf

job dsl配置运行的组件：列表、输入输出关系
job conf配置组件执行参数、系统运行参数

3.1. Job DSL配置说明

DSL 的配置文件同样采用 json 格式。

3.1.1 配置规范

在这个配置文件的格式为：第一级是 components，用来表示这个任务将会使用到的各个模块。

json 复制代码

{
  "components" : {
          ...
      }
}

每个独立的模块定义在 "components" 之下，示例如下：

json 复制代码

{
    "components": {
        "reader_0": {
            "module": "Reader",
            "output": {
                "data": [
                    "data"
                ]
            }
        },
        "data_transform_0": {
            "module": "DataTransform",
            "input": {
                "data": {
                    "data": [
                        "reader_0.data"
                    ]
                }
            },
            "output": {
                "data": [
                    "data"
                ],
                "model": [
                    "model"
                ]
            }
        }      
        //........
}

3.1.2 数据接入规范

所有数据需要通过Reader 模块从数据存储拿取数据，注意此模块仅有输出output

json 复制代码

"reader_0": {
    "module": "Reader",
    "output": {
        "data": [
            "data"
        ]
    }
}

3.1.3 模块参数说明

1.2中的reader也可视为一个模块

module_name：模块的键。用户需要使用模块名加数字 _num 作为对应模块的 key，例如 dataio_0，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。

module ：用来指定使用的模块。这个参数的内容需要和federatedml/conf/setting_conf 下各个模块的文件名保持一致。模块参考列表：联邦机器学习模块
input：输入。分为两种输入类型，分别是 data 和 model。
output：输出。和 input 一样，有 data 和 model 两种类型。

可以在以上模块参考表中概览各个模块的介绍，也能在子目录中获取详细的参数配置说明

1.3.1 module

module 用来指定使用的组件模块，所有可选module名称参考：联邦机器学习模块

json 复制代码

"hetero_feature_binning_1": {
    "module": "HeteroFeatureBinning",
     ...
}

3.1.3.2 input

上游输入，分为两种输入类型，分别是数据和模型。

3.1.3.2.1 数据输出

上游数据输入，分为三种输入类型：

data: 一般被用于 data-transform模块, feature_engineering 模块或者evaluation 模块
train_data: 一般被用于 homo_lr, hetero_lr 和 secure_boost模块。如果出现了 train_data 字段，那么这个任务将会被识别为一个 fit 任务
validate_data：如果存在 train_data字段，那么该字段是可选的。如果选择保留该字段，则指向的数据将会作为validation set
test_data: 用作预测数据，如提供，需同时提供model输入。

一般最常用的还是data

3.1.3.2.2 模型输出

上游模型输入，分为两种输入类型：

model : 用于同种类型模块的模型输入。例如，hetero_binning_0 会对模型进行 fit，然后 hetero_binning_1 将会使用 hetero_binning_0 的模型输出用于 predict 或 transform。

代码示例：

json 复制代码

"hetero_feature_binning_1": {
    "module": "HeteroFeatureBinning",
    "input": {
        "data": {
            "data": [
                "data_transform_1.validate_data"
            ]
        },
        "model": [
            "hetero_feature_binning_0.fit_model"
        ]
    },
    "output": {
        "data": ["validate_data"],
      "model": ["eval_model"]
    }
}

isometric_model : 用于指定继承任意上游模块的模型输入。例如，feature selection 的上游组件是 feature binning，它将会用到 feature binning 的信息来作为 feature importance。

代码示例：

json 复制代码

"hetero_feature_selection_0": {
    "module": "HeteroFeatureSelection",
    "input": {
        "data": {
            "data": [
                "hetero_feature_binning_0.train"
            ]
        },
        "isometric_model": [
            "hetero_feature_binning_0.output_model"
        ]
    },
    "output": {
        "data": ["train"],
        "model": ["output_model"]
    }
}

3.1.3.3 output

输出与输入一样，分为数据和模型输出

3.1.3.3.1 数据输出

数据输出，分为四种输出类型：

data: 常规模块数据输出
train_data: 仅用于Data Split
validate_data: 仅用于Data Split
test_data：仅用于Data Split

3.1.3.3.2 模型输出

模型输出，无特殊说明。

3.2. Job Conf配置说明

initiator：指定启动器的角色和参与方ID。
role：指示所有角色的所有参与方ID。每个角色的 party_id 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。
job_parameters：配置作业运行时的主要系统参数
component_parameters：组件运行参数

json 复制代码

{
    "dsl_version": 2,
    "initiator": {
        "role": "guest",
        "party_id": 9999
    },
    "role": {
        "arbiter": [
            9999
        ],
        "host": [
            10000
        ],
        "guest": [
            9999
        ]
    },
    "component_parameters": {
        "common": {
            "hetero_kmeans_0": {
                "k": 3,
                "max_iter": 10
            },
            "evaluation_0": {
                "eval_type": "clustering"
            }
        },
        "role": {
            "host": {
                "0": {
                    "data_transform_0": {
                        "with_label": false
                    },
                    "reader_0": {
                        "table": {
                            "name": "test_case_307_host",
                            "namespace": "test_case"
                        }
                    }
                }
            },
            "guest": {
                "0": {
                    "data_transform_0": {
                        "with_label": true,
                        "output_format": "dense"
                    },
                    "reader_0": {
                        "table": {
                            "name": "test_case_307_guest",
                            "namespace": "test_case"
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

Job Conf用于设置各个参与方的信息, 作业的参数及各个组件的参数。

内容包括如下：

3.2.1 DSL版本

描述配置版本，默认不配置为1，建议配置为2 样例

json 复制代码

"dsl_version": "2"

3.2.2 作业参与方

3.2.2.1 发起方 initiator

描述任务发起方的role和party_id。样例

json 复制代码

"initiator": {
    "role": "guest",
    "party_id": 9999
}

3.2.2.2 所有参与方 role

描述各参与方的信息。说明在 role 字段中，每一个元素代表一种角色以及承担这个角色的 party_id。每个角色的 party_id 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。样例

json 复制代码

"role": {
    "guest": [9999],
    "host": [10000],
    "arbiter": [10000]
}

3.2.3 组件运行参数

还有一个系统运行参数，不过一般使用默认配置即可，这里略过。

3.2.3.1 参数应用范围策略设置

应用于所有参与方，使用common范围标识符

json 复制代码

"commom": {
}

仅应用于某参与方，使用role范围标识符，使用(role:)party_index定位被指定的参与方，直接指定的参数优先级高于common参数

json 复制代码

"role": {
  "guest": {
    "0": {
    }
  }
}

其中common配置下的参数应用于所有参与方。如果需要特殊指定role-guest-0配置下的参数表示应用于guest角色0号下标的参与方,优先级高于common

3.2.3.2 参考配置

hetero_kmeans_0与evaluation_0两个组件的运行参数，放在common范围下，应用于所有参与方
对于reader_0与data_transform_0两个组件的运行参数，依据不同的参与方进行特定配置，这是因为通常不同参与方的输入参数并不一致，所有通常这两个组件一般按参与方设置

json 复制代码

"component_parameters": {
    "common": {
        "hetero_kmeans_0": {
            "k": 3,
            "max_iter": 10
        },
        "evaluation_0": {
            "eval_type": "clustering"
        }
    },
    "role": {
        "host": {
            "0": {
                "data_transform_0": {
                    "with_label": false
                },
                "reader_0": {
                    "table": {
                        "name": "test_case_307_host",
                        "namespace": "test_case"
                    }
                }
            }
        },
        "guest": {
            "0": {
                "data_transform_0": {
                    "with_label": true,
                    "output_format": "dense"
                },
                "reader_0": {
                    "table": {
                        "name": "test_case_307_guest",
                        "namespace": "test_case"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

3.2.4. 多Host 配置

多Host任务应在role下列举所有host信息

示例如下:

json 复制代码

"role": {
   "guest": [
     10000
   ],
   "host": [
     10000, 10001, 10002
   ],
   "arbiter": [
     10000
   ]
}

各host不同的配置应在各自对应模块下通过下角标分别配置参数

示例如下:

json 复制代码

"component_parameters": {
   "role": {
      "host": {
         "0": {
            "reader_0": {
               "table":
                {
                  "name": "hetero_breast_host_0",
                  "namespace": "hetero_breast_host"
                }
            }
         },
         "1": {
            "reader_0": {
               "table":
               {
                  "name": "hetero_breast_host_1",
                  "namespace": "hetero_breast_host"
               }
            }
         },
         "2": {
            "reader_0": {
               "table":
               {
                  "name": "hetero_breast_host_2",
                  "namespace": "hetero_breast_host"
               }
            }
         }
      }
   }
}

四、任务流程

因为Fate平台的任务设置不是很符合我们对任务流程从开始到结束的流程，所以在这里以易于理解的形式梳理一下。

1. 数据接入平台

参考二的数据上传

通过Upload上传数据到Fate平台
或通过table bind命令将数据源绑定到Fate平台，待使用时传入

2. 指定任务接入数据

参考3.2.3.2 ，在job conf 配置文件中配置component_parameters role项中的reader设置接入数据源

3. 配置任务参数

参考3.2.1 和3.2.2 ，在job conf配置文件中配置DSL版本与任务参与方

4. 设置任务模块

参考3.1.3设计需要的模块以及模块执行流程

5. 上传任务，保存jobId

在提交任务后，会得到一个返回结果，其中有jobId。

不要看那个data，那不是结果数据。下面data.参数项已经给出了。

参数名	类型	说明
retcode	int	返回码
retmsg	string	返回信息
jobId	string	作业ID
data	dict	返回数据
data.dsl_path	string	依据提交的dsl内容，由系统生成的实际运行dsl配置的存放路径
data.runtime_conf_on_party_path	string	依据提交的conf内容，由系统生成的在每个party实际运行conf配置的存放路径
data.board_url	string	fateboard查看地址
data.model_info	dict	模型标识信息

6.下载输出数据

通过以上jobId，以及指定参与方id,参与角色，组件名可将数据输出

css 复制代码

flow tracking output-data [options]

选项

参数名	必选	类型	说明
-j, --job-id	是	string	作业id
-r, --role	是	string	参与角色
-p, --partyid	是	string	参与方id
-cpn, --component-name	是	string	组件名，与job dsl中的保持一致
-o, --output-path	是	string	输出数据的存放路径

参数名	类型	说明
retcode	int	返回码
retmsg	string	返回信息
data	dict	返回数据
jobId	string	作业id

有一点存疑，官网没有给出一个任务的输出，仅给出对应组件的输出，也就说我们必须知道所有的信息，才能拿到预测组件的输出数据。感觉这样可操作性确实比较强。

FATE联邦学习框架入门指南

一、FATE概念

1. 角色

2.术语

二、数据上传

2.1.Upload

2.2.table bind

2.3. 数输入组件：Reader

三、上传任务

3.1. Job DSL配置说明

3.1.1 配置规范

3.1.2 数据接入规范

3.1.3 模块参数说明

1.3.1 module

3.1.3.2 input

3.1.3.2.1 数据输出

3.1.3.2.2 模型输出

3.1.3.3 output

3.1.3.3.1 数据输出

3.1.3.3.2 模型输出

3.2. Job Conf配置说明

3.2.1 DSL版本

3.2.2 作业参与方

3.2.2.1 发起方 initiator

3.2.2.2 所有参与方 role

3.2.3 组件运行参数

3.2.3.1 参数应用范围策略设置

3.2.3.2 参考配置

3.2.4. 多Host 配置

四、任务流程

1. 数据接入平台

2. 指定任务接入数据

3. 配置任务参数

4. 设置任务模块

5. 上传任务，保存jobId

6.下载输出数据