Fate单机部署及代码调试全流程

Fate无法直接部署在win系统上，所以需要先装Linux系统（我选择图形化界面的Ubuntu）。

《FATE教程》
https://github.com/FederatedAI/FATE/blob/master/README_zh.md

《FATE单机部署指南》
https://github.com/FederatedAI/FATE/blob/master/deploy/standalone-deploy/README.zh.md

一、安装Linux系统或者虚拟机-Linux系统

我既装了Linux双系统，又在win10上装了虚拟机-Ubuntu系统。
如果是新手入门，感觉后者比较舒适。
下面主要介绍后者：如何安装虚拟机-Ubuntu系统。

1、先装虚拟机

参照《VMware虚拟机中安装Ubuntu18.04（linux发行版）【超详细图文教程】》的第一步，安装VMware虚拟机。
https://blog.csdn.net/weixin_43290551/article/details/125954709
（PS：顺手参照该帖第二步的2.1，把Ubuntu18.04镜像文件也下载下来先。）
在这里插入图片描述

2、在虚拟机上安装Ubuntu系统

上一步已经下载了Ubuntu18.04镜像文件，接下来往虚拟机上安装Ubuntu系统。
前面链接的第二步相对复杂，在“新建虚拟机向导”那一步，选的“稍后安装操作系统”。我查了其他的帖子也基本都是这样。
但是个人比较懒，以及为了省时间，就粗暴式地选择“安装程序光盘映像文件”，后面走简易安装模式，就结束了。

PS：虚拟机上装Ubuntu系统主要用于尝试，所以我这边不过多去自定义各个安装参数了。有个参数尤其关键：硬盘空间大小，我给了120G（fate似乎需要至少100G不然担心分分钟空间不足）。
在这里插入图片描述

二、FATE单机部署并PyCharm如何连接远程服务器的docker容器进行运行和调试代码【整体未成功，可跳过】

（一）FATE单机部署（docker镜像方式）【成功】
参照官方《FATE单机部署指南》。
https://github.com/FederatedAI/FATE/blob/master/deploy/standalone-deploy/README.zh.md

（二）PyCharm如何连接远程服务器的docker容器进行运行和调试代码【未成功】

前面在Ubuntu部署好fate了，接下来的目标是：在本机实现远程调试doceker容器里的fate源码。
参照：《pycharm远程连接服务器的docker容器进行运行和代码调试》https://blog.csdn.net/m0_60827485/article/details/122826522

三、Ubuntu系统上安装anaconda、下载fate源码，并本机启动fate

（一）Ubuntu系统安装见前述步骤，此处不重复。

（二）Ubuntu上安装anaconda
参考：《Ubuntu安装Anaconda步骤及常用命令》
https://blog.csdn.net/weixin_40964777/article/details/126308001

步骤如下：

快捷键 CTRL+alt+T 进入终端，

1、通过该命令下载anaconda

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

在这里插入图片描述
2、安装anaconda
步骤详见前述参考的帖子：
《Ubuntu安装Anaconda步骤及常用命令》
https://blog.csdn.net/weixin_40964777/article/details/126308001

成功样例如下：
在这里插入图片描述

3、新建python 3.7的虚拟环境，并命名为fate

新建：

conda create --name fate python=3.7

查询已建环境的列表清单：

conda env list

下图可见，fate虚拟环境已建好。
在这里插入图片描述
（三）批量安装fate1.8依赖的第三方库
1、下载
下载地址：《 FederatedAI /FATE 》
https://github.com/FederatedAI/FATE/wiki/Download
下滑找到“Python Packages FATE 依赖的第三方库”，下载“pip-packages-fate-1.8.0.tar.gz”。

2、解压

cd /home/xxx/Downloads    # 进入下载目录（改成自己实际路径）
tar -zxvf pip-packages-fate-1.8.0.tar.gz   # 解压

在这里插入图片描述

cd pip-packages-fate-1.8.0  # 进入解压后的文件夹
ls   # 查看文件夹下有哪些文件

通过ls命令，查看到具体的三方库/安装包文件后，可以把这些文件列表复制出来，分别在前面加上“pip install”，以供下一步批量安装使用。
在这里插入图片描述

3、安装
使用上一步ls命令得到的whl文件列表，分别在每个文件名前面加上“python -m pip install”，文件名后面加上英文分号“;”，再一块儿粘贴到终端命令中运行，即可实现批量安装。

太多包了，下面只贴部分样例。

python -m pip install absl_py-1.0.0-py3-none-any.whl;
python -m pip install adal-1.2.7-py2.py3-none-any.whl;
python -m pip install aiocontextvars-0.2.2-py2.py3-none-any.whl;
python -m pip install aiohttp-3.8.1-cp36-cp36m-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl;
python -m pip install aiosignal-1.2.0-py3-none-any.whl;
python -m pip install apsw-3.9.2.post1-cp36-cp36m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl;
python -m pip install argparse-1.4.0-py2.py3-none-any.whl;
python -m pip install astunparse-1.6.3-py2.py3-none-any.whl;
python -m pip install asynctest-0.13.0-py3-none-any.whl;
python -m pip install async_timeout-4.0.2-py3-none-any.whl;
python -m pip install attrs-21.4.0-py2.py3-none-any.whl;
python -m pip install avro-1.11.0-py2.py3-none-any.whl;
python -m pip install azure_common-1.1.28-py2.py3-none-any.whl;
python -m pip install azure_storage_blob-2.1.0-py2.py3-none-any.whl;
python -m pip install azure_storage_common-2.1.0-py2.py3-none-any.whl;

在这里插入图片描述
（四）启动anaconda

conda activate    # 激活anaconda的环境，此时是在anaconda的(base)环境下
anaconda-navigator     # 如果Anaconda被成功安装，则Anaconda Navigator的图形界面将会被启动

备注：经测试，如果通过conda activate fate进入anaconda的(fate)环境，再anaconda-navigator则提示anaconda-navigator: command not found。即，需先进入base环境来启动Anaconda Navigator的图形界面，不能直接去到fate虚拟环境来启动Anaconda Navigator的图形界面。
在这里插入图片描述