1.安装docker 和docker-compose
https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
https://docs.docker.com/compose/install/
结果如下
2.下载KubeFATE
wget https://github.com/FederatedAI/KubeFATE/releases/download/v1.7.0/kubefate-docker-compose-v1.7.0.tar.gz
解压
解压 tar -xzf kubefate-docker-compose-v1.7.0.tar.gz
修改parties.conf 文件配置部署信息
互相陪住ssh免密登录
#客户端生成公私钥ssh-keygen ls#上传公钥到服务器ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.235.22 #公钥写到远程服务器的ssh目录下cd ~/.ssh vim authorized_keys #测试免密登录ssh root@192.168.235.22
部署配置
bash generate_config.sh
生成的docker-compose.yml文件如下
3.部署
训练部分
bash docker_deploy.sh all --training
serving部分
bash docker_deploy.sh all --serving
脚本将会生成10000、9999两个组织(Party)的部署文件，然后打包成tar文件。接着把tar文件confs-.tar、serving-.tar分别复制到party对应的主机上并解包，解包后的文件默认在/data/projects/fate目录下。然后脚本将远程登录到这些主机并使用docker compose命令启动FATE实例
查看结果
docker ps |grep serving
4.测试
进入容器执行toy测试
$ docker exec -it confs-10000_client_1 bash#进入python组件容器内部$ flow test toy --guest-party-id10000--host-party-id9999#验证
