关于SecretFlow
SecretFlow是一款功能强大的隐私保护数据分析和机器学习统一框架，为了实现框架功能，该工具实现了下列技术方法：
1、抽象设备层由封装了各种密码协议的普通设备和机密设备组成；
2、将高级算法建模为设备对象流和DAG的设备流层；
3、使用了水平或垂直分区数据进行数据分析和机器学习的算法层；
4、一个无缝集成数据处理、模型训练和超参数调整的工作流层；
工具体系架构和工作流
下图显示的是SecretFlow的整体架构：
下图显示的是SecretFlow的设备操作和对象流：
下图显示的是物理设备节点和逻辑设备节点：
下图显示的是该工具的逻辑计算图（设备流）和物理计算图：
工具安装
SecretFlow最简单的使用方法就是通过【官方Docker镜像】直接使用。除此之外，我们也可以直接通过源码来安装SecretFlow。
环境要求
1、Python：v3.8；
2、pip：>= v19.3；
3、OS：CentOS7或Ubuntu 18.04；
4、CPU/内存：至少8核16G；
选项1：通过PyPi安装
我们可以从PyPi获取最新版本的SecretFlow，注意，工具要求Python版本为v3.8，然后使用下列命令（conda）创建一个虚拟环境：
conda create -n sf python=3.8conda activate sf
接下来，就可以使用pip来安装SecretFlow了：
pip install -U secretflow
选项2：通过Docker使用
我们可以从【这里】获取最新版本的SecretFlow Docker镜像：
export version={SecretFlow version}
例如：
接下来运行镜像即可：
docker run -it secretflow/secretflow-anolis8:${version}
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选项3：源码安装
下载工具源码并配置Python虚拟环境：
git clone https://github.com/secretflow/secretflow.git) https://github.com/secretflow/secretflow.git
cd secretflow
conda create -n secretflow python=3.8
conda activate secretflow
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安装SecretFlow：
python setup.py bdist_wheel
pip install dist/*.whl
工具测试
>>> import secretflow as sf
>>> sf.init(['alice', 'bob', 'carol'], num_cpus=8, log_to_driver=True)
>>> dev = sf.PYU('alice')
>>> import numpy as np
>>> data = dev(np.random.rand)(3, 4)
>>> data
0x7fdec24a15b0>
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工具部署
SecretFlow可以部署到单独主机上或多个节点上。
独立模式
直接使用secretflow.init以独立模式运行SecretFlow：
>>> import secretflow as sf
>>> sf.init(['alice', 'bob', 'carol'], num_cpus=8, log_to_driver=True)
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集群模式
开启头节点
开启一个头节点，标签为“alice”：
RAY_DISABLE_REMOTE_CODE=true \
RAY_SECURITY_CONFIG_PATH=config.yml \
RAY_USE_TLS=1 \
RAY_TLS_SERVER_CERT=servercert.pem \
RAY_TLS_SERVER_KEY=serverkey.pem \
RAY_TLS_CA_CERT=cacert.pem \
ray start --head --node-ip-address="ip" --port="port" --resources='{"alice": 8}' --include-dashboard=False --disable-usage-stats
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启动SecretFlow
>>> import secretflow as sf
>>> sf.init(address='ip:port')
>>> alice = sf.PYU('alice')
>>> bob = sf.PYU('bob')
>>> alice(lambda x : x)(2)
0x7fe932a1a640>
>>> bob(lambda x : x)(2)
0x7fe6fef03250>
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许可证协议
本项目的开发与发布遵循Apache-2.0开源许可证协议。
项目地址
SecretFlow：https://github.com/secretflow/secretflow
参考资料
https://pypi.org/project/secretflow/
https://hub.docker.com/r/secretflow/secretflow-anolis8/tags
