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执行实时预测作业 执行实时预测作业 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。 在“联邦预测”页面实时预测Tab页，单击“模型部署”，开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写要预测
表1 作业参数说明 参数名 参数描述 作业名称 用户自定义作业的名称，只能包含英文字母、数字、中文、“-”、“_”、“.”，且长度为1～128个字符 描述 作业的详细描述信息。 作业类型 用户下拉选择所需作业类型即可。 运行环境 用户下拉选择作业的运行位置： LOCAL表示的是可信联邦学习作业在本地运行。
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。 在“联邦预测”页面，选择实时预测的Tab页，单击创建。
参数名 参数描述 作业名称 用户自定义作业的名称，只能包含英文字母、数字、中文、“-”、“_”、“.”，且长度为1～128个字符 描述 作业的详细描述信息。 作业类型 用户下拉选择所需作业类型即可。 运行环境 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
数据集统计 功能介绍 用户可以使用该接口进行空间数据集统计。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/datasets-statistics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 league_id
是 Integer 查询个数。 查询返回任务实例个数，取值0-100，每页默认值是10 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language
供方计算节点中。查询方不希望有人知道自己查询的是“张三”这个人，也不希望知道查出的这条信贷公式结果具体值。 具体操作步骤如下： 空间管理员登录TICS控制台。 作业发起方进入自己所属的计算节点，进入作业管理->隐匿查询->批量隐匿查询作业，单击创建。 编写完作业之后。单击保存，提交审批。
用于TICS服务的数据和外部交互。用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
约束限制 仅CCE计算节点支持横向训练作业对接MA。 MA纳管的CCE集群要和TICS的CCE计算节点在同一个VPC下。 注册MA资源池 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“基本信息”，打开基本信息页面。 在“基本信息”页面，输入创建MA Lite资源池纳管的CCE集群ID，单击“注册”。
执行作业 执行多方安全计算作业 用户登录计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”，打开多方安全计算页面。 在多方安全计算页面查找待执行的作业，单击“执行”。如果SQL中存在作业变量，需要在执行时填入实际值。 图1 执行作业 父主题： 多方安全计算作业
创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型：结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后，发布数据集，此时对空间内的所有代理可见。 父主题： 可信数据交换场景
查看作业计算过程和作业报告 在空间侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录TICS控制台。 在左侧导航树上单击“空间作业”，打开“空间作业”页面。 在作业列表上，单击对应作业操作栏的“作业报告”。可在弹出的页面查看作业报告。 图1 空间侧查看作业报告 空间侧不支持查看作业执行结果，
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
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us
升级 计算节点回滚 用户可通过回滚，对升级失败或回滚失败的计算节点进行回滚操作，从而避免进行卸载再重新部署。 用户登录TICS控制台。 在计算节点管理界面查找需要回滚的计算节点，单击“更多 -> 回滚”，开始计算节点版本回滚。 图2 回滚 变更计算节点配置 用户可通过配置变更，对已
安全沙箱机制 背景 当计算节点执行横向联邦训练型作业时，若执行脚本中包含恶意行为，包含但不限于非授权访问其他作业数据、篡改文件和配置、恶意消耗容器资源等场景时，会影响到数据提供方的计算环境安全以及其他学习作业的正常执行。 针对该问题，在边缘节点部署场景中，TICS通过构建Pyth
数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。
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 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，单击创建。
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。
创建样本分布统计作业 创建样本分布统计作业步骤如下： 在“作业管理 > 多方安全计算”页面单击创建，进入sql开发页面，展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方
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