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配置IEF高可用节点 IEF高可用节点实现该功能要手动操作，使用rsync命令在多台虚机间定时同步文件，操作步骤如下： 以下教程适用于ECS机器系统为Centos 7.5。操作前需要购买两台同网段同文件系统的ecs节点A与节点B。 在两台虚机上安装rsync及corntab服务，
主机存储：该方式将计算节点所在的集群节点的主机路径，挂载到计算节点容器的目录上。用户需要选择集群中的节点（对应“纳管节点”下拉选）作为挂载节点，此时，部署的计算节点容器会运行到该节点上。同时，用户需要输入“主机路径”，设置该节点的主机挂载目录。计算节点成功部署后，用户可登录集群该节点，访问输入的“主机路径”来进行文件的上传。
主机存储：该方式将计算节点所在的集群节点的主机路径，挂载到计算节点容器的目录上。用户需要选择集群中的节点（对应“纳管节点”下拉选）作为挂载节点，此时，部署的计算节点容器会运行到该节点上。同时，用户需要输入“主机路径”，设置该节点的主机挂载目录。计算节点成功部署后，用户可登录集群该节点，访问输入的“主机路径”来进行文件的上传。
用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）指物理的数据中心。每个区域完全独立，这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区（AZ，Availability Zone）是同一区域内，电力和网络互相隔
这种情况下，xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TICS可信智能计算平台的横向联邦功能，实现在患者隐私不泄露的前提下，利用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地，可根据该模型案例发散，构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。
数据管理概述 TICS的数据管理由“连接器管理”和“数据管理”两部分来实现： 连接器是可信智能计算服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器，并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持MRS服务(Hive)、本地数据集、RDS数据
主机存储：该方式将计算节点所在的集群节点的主机路径，挂载到计算节点容器的目录上。用户需要选择集群中的节点（对应“纳管节点”下拉选）作为挂载节点，此时，部署的计算节点容器会运行到该节点上。同时，用户需要输入“主机路径”，设置该节点的主机挂载目录。计算节点成功部署后，用户可登录集群该节点，访问输入的“主机路径”来进行文件的上传。
法使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户想要加入空间，想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点上线。即“计算节点状态”为“离线”时，触发单击上线，计算节点会切换成上线状态，90秒后，空间其他参与方可以使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户登录TICS控制台。
图4 配置变更 在配置变更的操作栏中添加步骤6的文件，单击确定。 图5 添加配置变更文件 配置变更成功，计算节点进入重启状态。待状态变为“运行中”，空间证书更新完成。 图6 计算节点重启 父主题： 空间管理
Lite资源池纳管的CCE集群ID，单击“注册”。 图1 注册ma资源池 创建可信联邦学习训练型作业 参考步骤创建横向训练型作业创建可信联邦学习训练型作业，运行环境选择ModelArts和PriorityModelArts时，新增的资源配额是使用MA Lite资源池进行训练时，工作负载需要配置的资源参数。
点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。
避免作业名重复。 必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理
实例id，最大长度32 binning_type String 分箱类型DISTANCE，FREQUENCY; fs_status String 特征选择运行状态 NEW, ACCEPTED, RUNNING, SUCCEEDED, FAILED, TERMINATED, PENDING, SUBMITING
华为云可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligent Computing Service ）在面向政企行业中， 打破跨行业的数据孤岛， 实现行业内部、跨行业之间在数据隐私保护下的多方数据联合分析和联邦计算能力。 产品首页 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转TICS 01 了解
启用区块链审计服务（可选）等一系列操作后，可以根据自身的业务需求使用TICS提供的常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 本最佳实践提供了通过统一制定隐私规则，使用TICS进行安全计算，避免真实数据被窃取的使用案例。 父主题： 快速入门
响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 status String 作业、任务状态:1.新建,2.已接收,3.运行中,4.成功,5.失败,6.终止 result String json格式：records 记录数;obs_path 文件存放地址; execute_time
String fl作业类型枚举。TRAIN（训练），EVALUATE（评估）。 hfl_platform_type 否 String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL（本地），MODEL_ARTS（modelarts） agent_id 是 String 作业发起可信计算节点id，最大32位，由字母和数字组成
VFL_FEATURE_SELECTION, VFL_SAMPLE_ALIGNMENT, VFL_PREDICT, PIR_SQL; sa_status String 样本对齐运行状态。 NEW, ACCEPTED, RUNNING, SUCCEEDED, FAILED, TERMINATED, PENDING, SUBMITING
hfl_type 是 String fl作业类型枚举。TRAIN，EVALUATE。 hfl_platform_type 是 String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL，MODEL_ARTS host_agent_id 是 String 发起方agent id，最大长度32 host_agent_name
hfl_type String fl作业类型枚举。TRAIN， EVALUATE hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL，MODEL_ARTS host_agent_id String 发起方agent id，最大32位，由字母和数字组成
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