【FATE联邦学习】FATE联邦学习使用GPU、指定cuda下标

news2024/11/28 2:49:57

问题

FATE框架1.x支持GPU训练吗?

寻找

先看了官网,搜官网,发现还是有的。
在这里插入图片描述打开第一个后,里面可以用training param指定各个client的训练GPU,但是好像都是在large language model的。
在这里插入图片描述而在文档中搜寻到的gpu,其实是release的版本说明,里面搜来搜去,也是只有跟LLM相关的。莫非是一开始就支持GPU?我希望找到具体什么地方验证了FATE支持/不支持GPU

在官方群里提问后,群友提供了一个文档,说横向的联邦是支持GPU的,并且给了example:https://github.com/FederatedAI/FATE/blob/master/doc/tutorial/pipeline/nn_tutorial/README.md,简单把所有example搜了下gpu这个关键字,没有说明。。

淦,那就先探索一下这个trainer param吧,搜索文档后,只有简单的几行代码,这能看出来个毛。

def __init__(self, trainer_name=None, **kwargs):
    super(TrainerParam, self).__init__()
    self.trainer_name = trainer_name
    self.param = kwargs

结果在他源码https://github.com/FederatedAI/FATE/blob/master/python/federatedml/param/homo_nn_param.py里面,还真就只有这么些代码

class TrainerParam(BaseParam):

    def __init__(self, trainer_name=None, **kwargs):
        super(TrainerParam, self).__init__()
        self.trainer_name = trainer_name
        self.param = kwargs

    def check(self):
        if self.trainer_name is not None:
            self.check_string(self.trainer_name, 'trainer_name')

    def to_dict(self):
        ret = {'trainer_name': self.trainer_name, 'param': self.param}
        return ret

可是他在调用的时候是写了这么多的。他既没有告诉我有什么kwargs,也没告诉我每个kwargs是什么作用,会有什么结果。感觉文档的提升空间还是有的。。好不方便啊。不但没明说GPU的支持与否,参数的具体意义和选项也没有给全(或者说给个全参数指引链接也好呀)。

trainer_param = TrainerParam(trainer_name='fedavg_trainer', epochs=1, batch_size=8, 
                             data_loader_worker=8, secure_aggregate=True, cuda=0)

解决

我是在/federatedml/param/homo_nn_param.py下找到的这个trainer param类,所以他大概率只能支持homo nn的场景。

使用的方法,根据文档,应该是通过trainer param类,把param给传入然后带动训练过程。
例子可以参考这个里面的例子,homo nn场景应该每个例子都会有trainer_param类,加入cuda=0这个参数应该就可以使用GPU了。

后续真实场景我会再测试

  1. 此参数 是否真是有效,通过查看GPU使用
  2. hetero场景能否使用GPU

到时再来更新。

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