带你读《云原生机密计算最佳实践白皮书》——部署TensorFlow横向联邦学习(3)

简介: 带你读《云原生机密计算最佳实践白皮书》——部署TensorFlow横向联邦学习(3)

《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——Intel Confidential Computing Zoo: Intel机密计算开源解决方案——部署TensorFlow横向联邦学习(2) https://developer.aliyun.com/article/1230779?groupCode=aliyun_linux



5.2 编译镜像方式

5.2.1 下载实践源码

在已创建好的SGX实例中,下载本实践所使用到的代码。

git clone https://github.com/intel/confifidential-computing-zoo.git
cd confifidential-computing-zoo/cczoo/horizontal_flfl/

针对推荐系统任务,需要下载数据集,数据集保存在Google Drive中,您可以通过以下方式下载:

wget --load-cookies /tmp/cookies.txt "https://docs.google.com/uc?export=download&con 
fifirm=$(wget --quiet --save-cookies /tmp/cookies.txt --keep-session-cookies--no-check
 -certifificate 'https://docs.google.com/uc?export=download&id=
1xkmlOTtgqSQEWEi7ieHWYvlAl5bSthSr' -O- | sed -rn 's/.*confifirm=([0-9A-Za-z_]+).*/\1\n/p')
&id=1xkmlOTtgqSQEWEi7ieHWYvlAl5bSthSr" -O train.tar && rm -rf /tmp/cookies.txt

或者通过百度网盘下载。train.tar数据集文件需保存在recommendation_system/dataset目录下。

5.2.2 编译Docker镜像

可以通过参数  来指定编译图像分类任务或者推荐系统任务的应用程序。

./build_docker_image.sh <image_classifification/recommendation_system> latest anolisos

5.2.3 启动Docker容器

图像分类:

启动三个Docker容器(ps0、worker0、worker1)。如果在本地运行,请在  中填写本地PCCS服务器地址。如果在云端运行请在进入Docker容器后修改 /etc/sgx_default_qcnl.conf 文件中的PCCS服务器地址,填写云端的PCCS地址,忽略启动脚本中的  参数。

./start_container.sh <ps0/worker0/worker1> <PCCS ip addr> latest anolisos
cd /image_classifification

推荐系统:

启动五个Docker容器(ps0、worker0、worker1、worker2、worker3)。如果在本地运行,请在 中填写本地PCCS服务器地址。如果在云端运行请在进入Docker容器后修改 /etc/sgx_default_qcnl.conf 文件中的PCCS服务器地址,填写云端的PCCS地址,忽略启动脚本中的  参数。

./start_container.sh <ps0/worker0/worker1/worker2/worker3> <PCCS ip addr> latest anolisos
d /recommendation_system




《云原生机密计算最佳实践白皮书》——07解决方案——Intel Confidential Computing Zoo: Intel机密计算开源解决方案——部署TensorFlow横向联邦学习(4) https://developer.aliyun.com/article/1230777?groupCode=aliyun_linux

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