近两年来，联邦学习发展迅速，其作为分布式的机器学习范式，能够有效解决数据孤岛问题，让参与方在不共享数据的基础上联合建模，从技术上打破数据孤岛，实现AI协作。而FATE作为联邦学习全球首个工业级开源框架，支持联邦学习架构体系，为机器学习、 学习、迁移学习提供了高性能联邦学习机制。此外，其自身还支持多种多方安全计算协议，如同态加密、秘密共享、哈希散列等，具有友好的跨域交互信息管理方案。
近日，FATE 1.2版本正式发布。在这一版本中，FATE推出了两大重量级的更新项——对纵向联邦DNN的支持，及对多方安全计算SPDZ协议的支持。作为首个支持纵向联邦神经网络算法的版本，开发者在纵向联邦建模的分类、回归、排序等场景下都可以明显感受到其支持性。而SPDZ秘密共享安全计算协议的支持，进一步拓展和丰富FATE应用场景。
在之前的1.0大版本中，FATE上线了首个可视化联邦学习产品与联邦pipeline生产服务。而在1.1大版本中，FATE联合VMware中国研发开放创新中心云原生实验室的团队一起搞了个“大事”——发布了KubeFATE项目，通过把FATE的所有组件用容器的形式封装，实现了使用Docker Compose或Kubernetes（Helm Charts）来部署。前两个版本分别在可视化使用体验及部署体验上做了重点提升，而FATE v1.2 版本则回归至算法本身，进一步拓展其支持性。除两大重量级更新项以外，还新增了如二阶优化方法-纵向SQN、数据管理模块等功能，前者能够显著提升纵向逻辑回归和纵向线性回归收敛效率，对算法加速起到关键作用。后者则用于记录upload的数据表及Job运行中模型的输出结果，并提供查询以及清理CLI。
FederatedML：开启纵向联邦 学习和多种多方安全计算协议支持之旅
在FATE 1.2版本中，首次对外发布了纵向联邦 学习框架，开启了FATE对 学习联邦化的支持，开发者可以自定义 神经网络结构。目前版本已支持Tensorflow, 后续会推出Pytorch版本，便于开发者低代价迁移Tensorflow和Pytorch的使用习惯和经验。
在这一版本中，FATE实现了SPDZ秘密共享多方安全计算协议的支持，这意味在现有同态加密协议的基础上，FATE能为开发者提供更多样化的多方安全计算协议支持。开发者们可根据自身算法的特点，自由选择适合自身算法的多方安全计算协议，联邦学习的可应用范围得到进一步拓展。值得说明的是，在纵向皮尔逊特征相关性计算算法实现中，首次使用了SPDZ协议。
此外，算法性能优化方面， 新版本也首次引入二阶优化算法，提出了纵向SQN算法，并成功应用在纵向广义线性模型中，对算法性能有显著提升。特征分箱和特征选择新增对多方host联邦建模的支持，开始全方位的支持多host场景。
FATE-Board：两大可视化支持，实用性再提升
自1.0版本推出FATE-Board以来，这一产品受到了开发者广泛好评。而在1.2版本中，FATE也对FATE-Board再次进行了提升，新增了对联邦模式下特征相关性，以及LocalBaseline组件的可视化支持。前者能够直观地分析特征之间的相关性分布情况，从而帮助开发者快速进行判断与特征选择。而后者则可以让开发者将基于联邦训练的模型与基于sklearn训练的模型结果进行直接对比，并从可视化报告对比中得出相关结论。
此外，这一版本的FATE-Board在用户体验方面也有了重大的提升，如工作流、模型输出图表图形、评估曲线等，都高度优化了可视化效果及交互操作，并增强了实用性。在使用中相信能让开发者体验再上一层楼。
FATE-Flow：FATE数据管理模块，开启数据治理之路
在FATE 1.2版本中，FATE新增加了数据管理模块，这将成为开启数据治理的第一步。从这一版本开始，在整个Job生命周期产生的数据都有迹可循了。此外，数据管理模块提供了诸如查询、删除等常用管理命令，这也极大地增强了开发者对数据的掌控能力。
总的来说，FATE在1.2这一版本中，开启了对新领域的进一步拓展。无论是对纵向联邦 学习框架，还是多方安全计算SPDZ协议的支持，都是在打磨底层框架，为未来FATE能支持更多应用场景提供一种可能。从这一版本也可以看出，除新功能外，FATE对已有建模组件也在持续不断地优化和改进，致力于在效率，多样性和实用性上，为开发者提供更加优质的服务体验。
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