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FATE (Federated AI Technology Enabler) 是微众银行AI部门发起的开源项目，为联邦学习生态系统提供了可靠的安全计算框架。FATE项目使用多方安全计算 (MPC) 以及同态加密 (HE) 技术构建底层安全计算协议，以此支持不同种类的机器学习的安全计算，包括逻辑回归、基于树的算法、深度学习和迁移学习等。

FATE官方网站：https://fate.fedai.org/

FATE中的联邦学习算法

FATE目前支持三种类型联邦学习算法：横向联邦学习、纵向联邦学习以及迁移学习。算法细节请参考文档 federatedml 。

安装教程

FATE支持Linux或Mac操作系统，当前FATE支持：

Native部署: 单机部署和集群部署;
KubeFATE部署

Native部署

运行环境: jdk1.8+、Python3.6、python virtualenv、mysql5.6+、redis-5.0.2 ##### 单机部署

FATE为开发人员提供了单机部署架构版本。单机部署版本可以帮助开发人员快速开发以及测试FATE。该版本支持两种类型：1）Docker；2）手动编译。

具体细节请参阅单机部署指南：standalone-deploy。

集群部署

FATE同样为大数据场景提供了分布式运行部署架构版本。从单机部署迁移到集群部署仅需要更改配置文件，不需要更改算法。

具体细节请参阅集群部署指南：cluster-deploy。

KubeFATE部署:

通过 KubeFATE, 我们可以使用 docker-compose或者 Kubernetes方式部署FATE:

如果是开发或者测试场景, 推荐使用docker-compose部署方式. 这种模式仅仅需要 Docker 环境。更多细节请参考 FATE Docker Compose部署.
如果生产环境或者大规模部署, 推荐使用Kubernetes方式来管理FATE系统。更多细节请参考FATE Kubernetes部署.

更多使用说明请见KubeFATE。

运行测试

./federatedml/test 文件夹中提供了所有单元测试的脚本。

安装FATE后，可以使用以下命令运行测试：

sh ./federatedml/test/run_test.sh

如果FATE被正确安装，那么所有单元测试都将成功通过。

示例程序

快速开始

我们提供了一个用于快速搭建训练任务的python脚本作为示例。该脚本位于：FATE/examples/federatedml-1.x-examples

获取模型并检查结果

FATE提供了名为 fate-flow 的工具用来跟踪组件输出模型或日志。fate-flow的部署和使用可以在这里找到。

文档资料

API 文档

FATE在 doc-api 文件夹中提供了API文档，包括 federatedml, eggroll, federation. ### 开发者文档如何使用FATE开发联邦学习算法？您可以在开发指南中查看FATE开发指南。

其他文档

FATE还在 doc 中提供了许多其他文档。这些文档可以帮助您更好地了解FATE。

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