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论文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。
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：
- python
- docker
要通过docker编译和运行项目，请导航到项目的父目录，然后：
-
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。
-
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）
- Ubuntu镜像（稳定，首选）：
-
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
- Ubuntu + CUDA
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：
- 选择上方的Bazel选项卡
- 选择Sync子选项卡
- 然后点击Sync Project with BUILD Files
