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FATE v1.10重磅更新:开发更易用,指令集加速集成

题图摄于广州花城广场在《2022中国开源发展白皮书》中,中国开源软件推进联盟指出,开源框架是降低企业技术研发成本、打破“计算孤岛”、实现跨平台互联互通、推动数据要素流通的重要途径。FATE(FederatedAITechnologyEnabler)作为全球首个联邦学习工业级开源框架,提供了一种基于数据隐私保护的安全计算框架,支持机器学习、深度学习和迁移学习算法的安全计算。今年8月,FATE作为最新孵化级项目加入了LFAI&Data基金会,与其他项目一起推动人工智能和数据开源项目的可持续

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    FATE v 1.10重磅发布:开发易用性显著提升,硬件指令集加速集成题图摄于广州花城广场

    在《2022中国开源发展白皮书》中,中国开源软件推进联盟指出,开源框架是降低企业技术研发成本、打破“计算孤岛”、实现跨平台互联互通、推动数据要素流通的重要途径。FATE(Federated AI Technology Enabler)作为全球首个联邦学习工业级开源框架,提供了一种基于数据隐私保护的安全计算框架,支持机器学习、深度学习和迁移学习算法的安全计算。

    今年8月,FATE作为最新孵化级项目加入了LF AI & Data基金会,与其他项目一起推动人工智能和数据开源项目的可持续生态建设。根据LF AI & Data的数据,自2019年以来,FATE开源项目的贡献者增加了377%,总提交数量增长了494.92%。

    截至2022年底,FATE开源社区已覆盖全球超过1200家知名企业和400家高校,GitHub上Stars数量达4700,Fork数量达1400,成为联邦学习领域最大的技术开源社区。

    FATE及社区的高速发展,得益于“开源开放、共力创新”的愿景,在开发专委会的协调下,4000多名开发者群策群力,各成员单位共同建设。

    FATE开源项目已迭代30余个版本,联邦算法组件发展至30余个,实现了工业场景算法与主流安全计算协议的全覆盖,其先发优势、技术积累及应用广度获得产学研用的实际验证和一致认可。近日,FATE / KubeFATE v1.10版本正式发布,这是2022年的第三次升级迭代。用户可通过以下网址获取v1.10的发布版:

    FATE: https://github.com/FederatedAI/FATE/releases/tag/v1.10.0

    KubeFATE: https://github.com/FederatedAI/KubeFATE/releases/tag/v1.10.0

    与此同时,FATE 2.0版本将顺应开源开放的趋势,推进隐私平台互联互通的能力,提供灵活集成和标准接口的能力,促进异构平台实现互操作性。FATE 2.0 Alpha版本计划于2023年1月推出,正式版预计在2023年第二季度发布,欢迎用户使用和在互联互通方面的合作。有兴趣的用户和开发者可参加FATE开发专委会定期的社区例会,参与相关功能的讨论和实施工作。

    1

    FATE v1.10版本亮点概述

    FATE v1.10版本的发布,显著提升了开发易用性,并集成了硬件指令集加速。整体上,FATE在功能、性能、生产完备性、互联互通等多方面得到了完善和提升。其亮点包括以下四点:

    重构了横向和纵向神经网络联邦框架,支持用户自定义神经网络和数据集,降低了深度学习算法接入联邦机制的开发成本;集成了英特尔IPCL Paillier加密库,支持英特尔处理器的最新AVX512/IFMA指令集加速;新增了联邦半监督学习PU-Learning算法;KubeFATE增加了对FATE-Flow的依赖分发和高可用等功能的支持。

    2

    各模块新版本特色功能一览

    此次发布的FATE v1.10版本,对FATE进行了全面升级,开发易用性显著提升,硬件指令集加速集成。此外,新版本对FederatedML、KubeFATE、Fate-Flow、Fate-Board等多个模块进行了更新和改进,各模块的改进点如下:

    FederatedML

    ?横向神经网络基于Pytorch进行了全面升级与重构,支持灵活的模型定制:

    支持对复杂训练模型的定制,可直接使用业界主流的pytorch模型,如DeepFM、ResNet、BERT、yolo等;支持多种数据集,可基于pytorch Dataset进行数据集定制化;支持对训练Loss的自定义;支持对整个训练流程的定制化:用户可自行开发client端流程代码与server端聚合逻辑;提供接口支持Aggregator的开发。

    ?纵向联邦神经网络升级,支持定制化模型以及使用多类型数据集:

    支持对top, bottom模型更复杂的定制化需求,可直接使用各类pytorch模型;支持对训练Loss的自定义;支持多种数据集,可基于pytorch Dataset进行数据集定制化。

    ?横向联邦框架重构升级,适配横向所有算法,更易于开发和定制化算法。

    ?新增联邦半监督学习PU-Learning算法。

    ?集成了Intel IPCL同态加密加速库,支持在纵向联邦逻辑回归以及纵向联邦SecureBoost上使用。

    ?支持基于椭圆曲线的多方安全求交方案。

    ?支持多方安全计算交集基数的方案。

    ?纵向联邦特征分箱支持展示最优分箱gini、ks、卡方指标。

    ?纵向联邦特征分箱支持host方通过model loader加载自定义WOE分箱模型。

    ?纵向联邦特征分箱支持通过参数配置指定分箱点。

    ?采样组件支持指定列权重进行采样。

    KubeFATE

    ?支持FATE v1.10.0,FATE-Serving v2.1.6的安装部署。

    ?支持为FATE-Flow启用依赖分发(dependent_distribution)功能,以更好地适配外部Spark集群。

    ?支持为部署的Jupyter Notebook设置访问密码以增强安全性。

    ?更好的支持管理由KubeFATE部署的StatefulSet资源。

    ?添加更灵活的配置选项以更好的支持和引入外部Pulsar引擎支持。

    ?支持FATE-Flow的高可用模式。

    ?解决了定义储存时existingClaim在nodemanager组件上可能失效的问题。

    ?解决了若干其他已知Bug。

    FATE-Flow

    ?新增连通性检测接口。

    ?grpc传输数据量限制可配置化。

    ?修复model deploy按需复制组件问题。

    FATE-Board

    ?sbt树状图叶子节点分流数据展示。

    ?sample组件新模式数据展示支持。

    ?新增半监督学习组件展示支持。

    ?binning组件最优分箱表格数据展示优化。

    ?针对模型数据请求进行优化过滤。

    ?样式库优化调整。

    ?日志展示高度适配优化。

    FATE-Client

    ?flow cli集成最小化测试用例。

    ?pipeline支持data bind接口,方便用户本地开发调试。

    ?pipeline支持预测任务重设role和model_id\model_version参数,支持集群party_id变更后的预测使用场景。

    FedLCM

    根据社区的反馈,v0.2版本的FedLCM中新增了多个重大功能。其中,图形化建模与管理服务Site Portal从这个版本开始可以单独通过docker-compose部署和运行,不再仅能通过Lifecycle Manager来在Kubernetes上部署,并且在v0.2版本中加入了纵向联邦学习的支持。另一方面,生命周期管理服务Lifecycle Manager中对Site Portal的支持进一步增强,同时缩减了操作Kubernetes所需的权限要求,使用典型的仅Namespace的操作权限即可部署KubeFATE和FATE。除此之外,v0.2版本的FedLCM还包括了如下的更新,来进一步方便用户以图形化的方式部署FATE系统和FATE联邦任务,欢迎社区用户使用并提供进一步的反馈。

    Lifecycle Manager服务新增了如下功能:

    ?支持部署1.9版本的KubeFATE、FATE和FATE Exchange;

    ?自动配置由其部署的Site Portal服务与FML Manager服务的TLS链接;

    ?支持使用某个或某几个namspace的管理权限来操作Kubernetes;

    ?在部署FATE系统时可以指定使用外部已存在的基础引擎服务;

    ?当FedLCM本身运行在Kubernetes上时,不用显示指定kubeconfig即可管理当前集群。

    Site Portal服务新增了如下功能:

    ?Site Portal可以直接通过docker-compose单独部署使用,而不需要必须通过LCM服务部署;

    ?可以与使用Spark或Eggroll等不同基础引擎的FATE系统集成;

    ?可使用纵向联邦学习的HeteroLR和HeteroSBT来发起训练任务和预测任务;

    ?可以纳管已存在于FATE系统的存储引擎Table;

    ?支持将Site Portal从FML Manager和整个联邦中注销。

    欢迎更多的用户和开发者加入FATE开源社区,开源社区的精神在于协作与共赢,社区成员不仅能够获得项目发展带来的成果,也可以通过参与项目贡献回馈社区,形成良性循环,推动整个社区的健康发展。

    3

    参与FATE开源社区

    FATE开源社区是一个开放、平等、包容的学习社区,在这里你不仅可以从众多贡献者处获得技术帮助,还可以通过技术贡献的方式丰富社区资源并帮助其他用户。FATE开源社区欢迎更多开发者和用户加入社区建设并提出反馈意见!

    建议关注FATE开源社区的公众号,并加入开源社区用户组:

    https://groups.io/g/Fate-FedAI

    您可以通过以下方式联系FATE开源社区: 官网:

    https://fedai.org/

    Github:

    https://github.com/FederatedAI/FATE

    公众号:

    FATE开源社区

    开源社区用户组:

    Fate-FedAI @groups.io

    开源社区维护者:

    FedAI-maintainers @groups.io

    开发专委会:

    fate-dev-core @groups.io

    运营专委会:

    FATE-operation @groups.io

    安全专委会:

    FATE-security @groups.io

    欢迎加入FATE联邦学习官方交流群,添加FATE小助手微信号(FATEZS001)即可。

    【github直达】:阅读原文或复制链接https://github.com/FederatedAI/FATE即可,点击star,方便下次使用。

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