《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
