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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。
管理文件 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。通过文件管理,参与方无需通过登录后台手动导入模型文件,而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后,创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数
查询训练作业下的成功模型 功能介绍 查询训练作业下的成功模型 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
执行分析作业时,提示“节点内存不足,已拒绝在节点中运行该任务”,如何解决? 执行作业时提运行失败,报错如图1所示: 图1 作业报错信息 TICS针对每个作业,分配了固定的工作内存,当同时运行的作业较多时,可能出现该报错。如图2所示,您可以在TICS空间作业列表查看是否有其他作业正在运行,等待其运行完成,再重试该作业。
如何修改结果文件的权限? 部署方式 OBS存储 使用“云租户部署”的“OBS存储”存储方式部署的可信计算节点生成的结果文件均存储在obs云服务中,可以通过obs服务下载,文件的权限策略根据用户在obs服务上的配置决定。 极速文件存储卷或边缘节点部署 而以“云租户部署”的“极速文件存储卷
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。 问题分析 该报错大概率是资源配额不足导致作业执行失败。 解决方案 如果是纵向联邦学习作业,您
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
创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本,训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序,用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构,会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据
能选择,IEF计算节点只能选择LOCAL。 执行脚本 用户本地的自定义执行脚本,样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型,样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 评估时必填,训练时可选,样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。
横向联邦模型,将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮,获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径,下载模型文件。由于Logistic Regression模型本质上还是线性模型,因此模型文件result_10为该线性模型的系数加上偏置项。
新容器的CPU核数和内存大小,默认CPU核数为1,内存大小512M。 然后勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业,然后勾选“选择模型”列表中对应模型,最后单击“确定”按钮完成作业创建。 参数配置完成后,单击确认,完成批量预测任务的创建。 父主题: 批量预测
可以看出企业A提供的预测数据集中有部分用户被模型预测成了高价值的客户,后续企业A可以对这一部分用户进行定向精准营销,缩小营销广告的投放范围,减少了营销的成本。 当两方都提供特征时,预测结果分为对齐id文件(只有一列id)和预测结果文件(包括预测结果标签、0的概率、1的概率),两个文件的行数相等且每一行相互对应。
业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数;逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历
Iris-virginica 准备模型文件/初始权重(作业发起方) 作业发起方需要提供模型、初始权重(非必须),上传到Agent1的挂载目录下并使用命令chown -R 1000:1000 /tmp/tics1/修改挂载目录下的文件的属主和组。 使用python代码创建模型文件,保存为二进制文件model
空间ID”(league_id)。 空间区域 导入配置文件会自动填充,若未导入下拉选择空间所在的区域即可。可通过在TICS“通知管理”页面,单击“下载计算节点配置”,得到agentConfig.zip文件,本地解压后,打开json文件,查看参数“league_region_name”。
空间ID”(league_id)。 空间区域 导入配置文件会自动填充,若未导入下拉选择空间所在的区域即可。可通过在TICS“通知管理”页面,单击“下载计算节点配置”,得到agentConfig.zip文件,本地解压后,打开json文件,查看参数“league_region_name”。
空间ID”(league_id)。 空间区域 导入配置文件会自动填充,若未导入下拉选择空间所在的区域即可。可通过在TICS“通知管理”页面,单击“下载计算节点配置”,得到agentConfig.zip文件,本地解压后,打开json文件,查看参数“league_region_name”。
表示可信联邦学习作业在本地运行。 执行脚本 用户本地的自定义执行脚本,样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型,样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 模型的初始权重,样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch,数据将会被执行的次数。评估型作业的迭代次数固定为1。
户只有在目录中放置数据集等文件,服务才能读取到;服务运行作业生成的结果、日志文件也会输出到数据目录,供用户查看、获取。 文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量
作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件; 作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业,启动训练; 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换; 训练过程中,各参与方计算节点会在本地生成子模型,由TICS负责安全聚合各子模型的参数,得到最终的模型; 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。