隐私计算FATE离线预测

一、说明

Fate 的模型预测有 离线预测 和 在线预测 两种方式，两者的效果是一样的，主要是使用方式、适用场景、高可用、性能等方面有很大差别；本文分享使用 Fate 基于 纵向逻辑回归 算法训练出来的模型进行离线预测实践。

• 基于上文 《隐私计算FATE-模型训练》 中训练出来的模型进行预测任务
• 关于 Fate 的基础概览和安装部署可参考文章 《隐私计算FATE-关键概念与单机部署指南》

二、查询模型信息

执行以下命令，进入 Fate 的容器中：

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

首先我们需要获取模型对应的 model_id 和 model_version 信息，可以通过 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 可以在 FATE Board 中查看。

执行成功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 里面包含4个文件：

• dsl.json：任务的 dsl 配置。
• model_info.json：模型信息。
• runtime_conf.json：任务的运行配置。
• 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

分别通过 --model-id 与 --model-version 指定上面步骤查询到的 model_id 和 model_version

部署成功后返回：

{
    "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"
}

部署成功后返回一个新的 model_version

四、准备预测配置

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/

直接把 Fate 自带的纵向逻辑回归算法预测配置样例，复制到我们的 my_test 目录下。

预测的配置文件主要配置三部分：

• 上面部分为配置发起者以及参与方角色
• 中间部分需要填入正确的 模型信息
• 下面的则为预测使用的数据表

唯一需要修改的就是中间的 模型信息 部分；需要注意的是这里输入的版本号是 模型部署 后返回的版本号，并且需要增加 job_type 为 predict 指定任务类型为预测任务。

五、执行预测任务

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使用 submit 命令，通过 -c 指定配置文件。

执行成功后返回：

{
    "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、查看预测结果

可以通过返回的 board_url 或者 job_id 去 FATE Board 里查看结果，但是图形化界面里最多只能查看 100 条记录；

我们可以通过 output-data 命令，导出指定组件的所有数据输出：

flow tracking output-data -j 202205070731385067720 -r guest -p 9999 -cpn hetero_lr_0 -o /data/projects/fate/examples/my_test/predict

• -j：指定预测任务的 job_id
• -cpn：指定组件名。
• -o：指定输出的目录。

执行成功后返回：

{
    "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 中可以看到两个文件：

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

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