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MetisFL：可扩展、高效和安全的联邦学习工作流程开源框架

MetisFL - 首个使用C++和Python3实现的开源联邦学习框架。

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项目安装步骤 - Docker

由于在不同操作系统（如Centos和MacOS）之间出现了一些库的不一致性，我们决定构建一个docker镜像并在容器内运行整个项目。Dockerfile(s)包含了所有必要的步骤。

系统先决条件：

1. python
2. docker

要通过docker编译和运行项目，请导航到项目的父目录，然后：

1. 运行 chmod +x ./configure.sh && ./configure.sh 来配置metis fl项目。

   注意：我们在构建docker镜像之前运行上述命令，以配置所有项目依赖项。

2. 为整个项目构建docker镜像。

   • Ubuntu镜像（稳定，首选）：docker build -t projectmetis_ubuntu_22_04 -f DockerfileUbuntu .
   • Ubuntu开发镜像（用于开发目的）：docker build -t projectmetis_dev -f DockerfileDev .
   • RockyLinux镜像（不稳定）：docker build -t projectmetis_rockylinux_8 -f DockerfileRockyLinux . 以上任何镜像的大致大小（使用docker）：~9GB（不含CUDA），~12GB（含CUDA）

3. 构建docker CUDA镜像（仅适用于Ubuntu和RockyLinux镜像）。

   • Ubuntu + CUDA cd docker_images/cuda/ubuntu/11.7 && docker build -t projectmetis_ubuntu_22_04_cuda -f Dockerfile .
   • RockyLinux + CUDA cd docker_images/cuda/rockylinux/11.3 && docker build -t projectmetis_rockylinux_8_cuda -f Dockerfile .
   • 验证docker cuda驱动安装：nvidia-docker run --rm --gpus all projectmetis_ubuntu_22_04_cuda nvidia-smi

独立（无Docker）先决条件

• 安装googletest（MacOS：brew install googletest）
• 安装protobuf（MacOS：brew install protobuf）
• 运行./configure脚本

Bazel CLion 备注

如果项目文件无法识别，则需要同步Bazel。操作如下：

1. 选择上方的Bazel选项卡
2. 选择Sync子选项卡
3. 然后点击Sync Project with BUILD Files

Trello UI

https://trello.com/b/bYLUYqGK/metis-v01