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使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题: 纵向联邦建模场景
两次作业之间的差值,从而推算出实际taxpay和water_fee。 开启空间中的差分隐私开关保护敏感数据,符合差分隐私条件的统计作业,会自动应用差分隐私算法对计算结果进行加噪保护, 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下: 图2 作业结果
执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选
参数描述 计费方式 包年/包月 当前仅支持“包年/包月”。 购买时长 1个月 支持按月或按年购买。 自动续费 - 支持自动续费。 按月购买时,自动续费周期为1个月。 按年购买时,自动续费周期为1年。 版本类型 企业版 当前可选版本只包含企业版 计算节点配置相关参数 计算节点名称 -
执行纵向联邦分箱和IV计算作业 功能介绍 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/ivcalculate 表1
支持对接多种深度学习框架(TICS,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆解和组合过程,采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示,为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程; 支持数据参与方、计算方的多种部署模
在实际应用中,升级、回滚是一个常见的场景,TICS能够很方便的支撑联盟和计算节点升级和回滚。回滚也称为回退,即当发现升级出现问题时,让联盟和计算节点自动回滚到老的版本。TICS已实现了在异常状态下的自动回滚。 公测 联盟管理 计算节点管理 3 联盟和计算节点部署过程可视化 清晰展示联盟、计算节点的部署、升级、回滚、删除步骤,在出现问题时便于分析排查。
执行联邦学习作业时,报“ERROR UNAVAILABLE:Network closed for unknown reason”,如何解决? 问题描述 执行联邦作业时,出现“ERROR UNAVAILABLE:Network closed for unknown reason”报错信息。
样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面,这一步是为了进行样本的碰撞,过滤出共有的数据交集,作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段,并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
选择数据 首先企业A要在“数据选择”页面选择双方发布的数据集,已选择的数据集会出现在右侧,所选的数据集会用于后续的步骤。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面,这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”,通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值,一般而言iv值较高的特征更有区分性,应该作为首选的训练
准备数据 首先,企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息,双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集,之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串
准备数据 企业A和大数据厂商B需要按照训练模型使用的特征,提供用于预测的数据集,要求预测的数据集特征必须包含训练时使用的特征。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float 企业A数据特征 industry_predict
执行作业时,提示“启动新任务失败,服务器任务队列超出缓存长度”,如何解决? TICS执行作业时,如果当前环境资源不足,会将任务缓存入队列中。任务队列长度默认为10。当空间缓存的任务超出长度时,界面会提示报错。 您可以通过TICS空间页查看是否有作业等待中或正在运行,等待任务运行完成或者停止其他任务后,再执行作业。
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题: 纵向联邦建模场景
ss Key Id和Secret Access Key)。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全,访问密钥仅在初次生成时自动下载,后续不可再次通过管理控制台界面获取。请在生成后妥善保管。 获取项目ID和账号ID 项目ID表示租户的资源,账号ID对应当前账号。用户
ss Key Id和Secret Access Key)。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全,访问密钥仅在初次生成时自动下载,后续不可再次通过管理控制台界面获取。请在生成后妥善保管。 获取项目ID和账号ID 项目ID表示租户的资源,账号ID对应当前账号。用户
为什么空间详情中“作业执行统计”实例数与空间作业中实例数统计不一致? 空间作业中的实例数统计的是实例总个数,而空间详情中“作业执行统计”实例数统计全部实例的总执行次数,可能存在一个实例执行多轮的情况。所以两个实例数统计不一致也是很正常的。
模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模