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(2)

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(2)

《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(1) https://developer.aliyun.com/article/1230780?groupCode=aliyun_linux



5 实践部署

本实践提供两种部署方式:下载镜像和通过Dockerfifile编译镜像。


5.1 下载镜像方式

5.1.1 下载Docker镜像

docker pull intelcczoo/horizontal_flfl:anolis_sgx_latest
docker tag intelcczoo/horizontal_flfl:anolis_sgx_latest anolisos_horizontal_flfl:latest

5.1.2 启动Docker容器

下载实践代码

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

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> anolisos

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 > <PCCS ip addr> latest anolisos

5.1.3 编译应用

图像分类:

cd /image_classifification
./test-sgx.sh make

推荐系统:

cd /recommendation_system
./test-sgx.sh make

编译过程中会生成MR_ENCLAVE,MR_SIGNER,ISV_PROD_ID,ISV_SVN。




《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(3) https://developer.aliyun.com/article/1230778?groupCode=aliyun_linux

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