一、阐明

Fate 的模型预测有 离线预测 和 在线预测 两种形式，两者的成果是一样的，次要是应用形式、实用场景、高可用、性能等方面有很大差异；本文分享应用 Fate 基于 纵向逻辑回归 算法训练进去的模型进行离线预测实际。

  • 基于上文 《隐衷计算FATE-模型训练》 中训练进去的模型进行预测工作
  • 对于 Fate 的根底概览和装置部署可参考文章 《隐衷计算FATE-要害概念与单机部署指南》

 

二、查问模型信息

执行以下命令，进入 Fate 的容器中：

docker exec -it $(docker ps -aqf "name=standalone_fate") bash

首先咱们须要获取模型对应的 model_id 和 model_version 信息，能够通过 job_id 执行以下命令获取：

flow job config -j 202205070226373055640 -r guest -p 9999 --output-path /data/projects/fate/examples/my_test/
job_id 能够在 FATE Board 中查看。

执行胜利后会返回对应的模型信息，以及在指定目录下生成一个文件夹 job_202205070226373055640_config

{    "data": {        "job_id": "202205070226373055640",        "model_info": {            "model_id": "arbiter-10000#guest-9999#host-10000#model",            "model_version": "202205070226373055640"        },        "train_runtime_conf": {}    },    "retcode": 0,    "retmsg": "download successfully, please check /data/projects/fate/examples/my_test/job_202205070226373055640_config directory",    "directory": "/data/projects/fate/examples/my_test/job_202205070226373055640_config"}

job_202205070226373055640_config 外面蕴含4个文件：

  • dsl.json：工作的 dsl 配置。
  • model_info.json：模型信息。
  • runtime_conf.json：工作的运行配置。
  • train_runtime_conf.json：空。

 

三、模型部署

执行以下命令：

flow model deploy --model-id arbiter-10000#guest-9999#host-10000#model --model-version 202205070226373055640
别离通过 --model-id 与 --model-version 指定下面步骤查问到的 model_id 和 model_version

部署胜利后返回：

{    "data": {        "arbiter": {            "10000": 0        },        "detail": {            "arbiter": {                "10000": {                    "retcode": 0,                    "retmsg": "deploy model of role arbiter 10000 success"                }            },            "guest": {                "9999": {                    "retcode": 0,                    "retmsg": "deploy model of role guest 9999 success"                }            },            "host": {                "10000": {                    "retcode": 0,                    "retmsg": "deploy model of role host 10000 success"                }            }        },        "guest": {            "9999": 0        },        "host": {            "10000": 0        },        "model_id": "arbiter-10000#guest-9999#host-10000#model",        "model_version": "202205070730131040240"    },    "retcode": 0,    "retmsg": "success"}
部署胜利后返回一个新的 model_version

 

四、筹备预测配置

执行以下命令：

cp /data/projects/fate/examples/dsl/v2/hetero_logistic_regression/hetero_lr_normal_predict_conf.json /data/projects/fate/examples/my_test/
间接把 Fate 自带的纵向逻辑回归算法预测配置样例，复制到咱们的 my_test 目录下。

预测的配置文件次要配置三局部：

  • 下面局部为配置发起者以及参与方角色
  • 两头局部须要填入正确的 模型信息
  • 上面的则为预测应用的数据表
惟一须要批改的就是两头的 模型信息 局部；须要留神的是这里输出的版本号是 模型部署 后返回的版本号，并且须要减少 job_type 为 predict 指定工作类型为预测工作。

 

五、执行预测工作

执行以下命令：

flow job submit -c hetero_lr_normal_predict_conf.json
与模型训练一样也是应用 submit 命令，通过 -c 指定配置文件。

执行胜利后返回：

{    "data": {        "board_url": "http://127.0.0.1:8080/index.html#/dashboard?job_id=202205070731385067720&role=guest&party_id=9999",        "code": 0,        "dsl_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070731385067720/job_dsl.json",        "job_id": "202205070731385067720",        "logs_directory": "/data/projects/fate/fateflow/logs/202205070731385067720",        "message": "success",        "model_info": {            "model_id": "arbiter-10000#guest-9999#host-10000#model",            "model_version": "202205070730131040240"        },        "pipeline_dsl_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070731385067720/pipeline_dsl.json",        "runtime_conf_on_party_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070731385067720/guest/9999/job_runtime_on_party_conf.json",        "runtime_conf_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070731385067720/job_runtime_conf.json",        "train_runtime_conf_path": "/data/projects/fate/fateflow/jobs/202205070731385067720/train_runtime_conf.json"    },    "jobId": "202205070731385067720",    "retcode": 0,    "retmsg": "success"}

 

六、查看预测后果

能够通过返回的 board_url 或者 job_id 去 FATE Board 里查看后果，然而图形化界面里最多只能查看 100 条记录；

咱们能够通过 output-data 命令，导出指定组件的所有数据输入：

flow tracking output-data -j 202205070731385067720 -r guest -p 9999 -cpn hetero_lr_0 -o /data/projects/fate/examples/my_test/predict
  • -j：指定预测工作的 job_id
  • -cpn：指定组件名。
  • -o：指定输入的目录。

执行胜利后返回：

{    "retcode": 0,    "directory": "/data/projects/fate/examples/my_test/predict/job_202205070731385067720_hetero_lr_0_guest_9999_output_data",    "retmsg": "Download successfully, please check /data/projects/fate/examples/my_test/predict/job_202205070731385067720_hetero_lr_0_guest_9999_output_data directory"}

在目录 /data/projects/fate/examples/my_test/predict/job_202205070731385067720_hetero_lr_0_guest_9999_output_data 中能够看到两个文件：

  • data.csv：为输入的所有数据。
  • data.meta：为数据的列头。

 

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