SecretFlow on Anolis 8 Docker镜像文档

镜像概述

本镜像基于Anolis 8操作系统构建，预安装SecretFlow框架及其依赖组件。SecretFlow是一个开源的安全分布式机器学***框架，旨在支持隐私保护的数据分析和模型训练，适用于需要在分布式环境中进行安全计算的场景。

核心功能与特性

• 稳定基础环境：基于Anolis 8操作系统，提供企业级稳定性和兼容性
• 预装SecretFlow：已集成SecretFlow框架及其核心依赖（如TensorFlow、PyTorch等机器学***库）
• 完整依赖链：包含分布式计算所需的网络、存储及安全通信组件
• 即开即用：无需手动配置环境，可直接启动并运行SecretFlow任务
• 兼容性：支持SecretFlow的标准API及各类分布式计算模式

使用场景

• 隐私保护机器学模型训练（如联邦学、多方安全计算）
• 跨机构/跨节点的安全数据分析任务
• 分布式环境下的隐私计算算法验证与开发
• 隐私计算平台的快速部署与测试

使用方法

基本运行

通过以下命令启动镜像并进入交互式终端：

docker run -it --rm secretflow-anolis8:latest /bin/bash

运行SecretFlow任务

在容器内直接执行SecretFlow任务脚本：

# 示例：运行SecretFlow基础示例
python -c "import secretflow as sf; sf.init(['alice', 'bob'], address='local')"

挂载数据卷

挂载本地目录至容器，实现数据持久化与共享：

docker run -it --rm -v /local/data:/container/data secretflow-anolis8:latest /bin/bash

端口映射（如需网络通信）

若需进行跨容器/节点通信，映射必要端口：

docker run -it --rm -p 8080:8080 secretflow-anolis8:latest /bin/bash

配置说明

环境变量

可通过-e参数设置环境变量，调整SecretFlow运行配置：

• SECRETFLOW_CONFIG：指定SecretFlow配置文件路径（默认：/etc/secretflow/config.yaml）
• LOG_LEVEL：日志级别（可选：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR，默认：INFO）
• NUM_WORKERS：默认工作节点数量（默认：2）

示例：

docker run -it --rm -e LOG_LEVEL=DEBUG secretflow-anolis8:latest /bin/bash

自定义配置

如需修改SecretFlow核心配置，可通过挂载自定义配置文件实现：

docker run -it --rm -v /local/config.yaml:/etc/secretflow/config.yaml secretflow-anolis8:latest /bin/bash

注意事项

• 本镜像仅包含基础运行环境，复杂分布式部署需结合SecretFlow官方文档配置集群
• 生产环境中建议添加资源限制（--memory、--cpus）确保稳定性
• 敏感数据处理需额外配置安全通信协议（如TLS），具体参考SecretFlow安全指南

参考资料

• SecretFlow官方文档
• Anolis OS官方文档