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12c和19c版本。驱动文件需与目标ORACLE数据库版本一致，请在ORACLE驱动下载地址中获取。 “连接器类型” 选择API连接时，需保证计算节点与api接口的连通性，当前仅支持基础认证方式。 连接器名称 根据实际情况设置即可。 数据库版本 “连接器类型”选择MySql和ORA
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。 迭代次数 即epoch，数据迭代计算的次数。
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。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数
12c和19c版本。驱动文件需与目标ORACLE数据库版本一致，请在ORACLE驱动下载地址中获取。 “连接器类型” 选择API连接时，需保证计算节点与api接口的连通性，当前仅支持基础认证方式。 连接器名称 根据实际情况设置即可。 数据库版本 “连接器类型”选择MySql和ORA
因此模型文件result_10为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模型。可以采用如下脚本，会打印出模型在测试集上的准确率和AUC两个指标。 图3 本地评估模型的Python脚本 父主题： 测试步骤
017bb5b7”这样的一条数据，查询结果中即会返回企业A所选择的企业B的数据字段。 同时企业A的业务系统后台也可以通过API调用的方式调用企业A计算节点的接口发起实时隐匿查询，更好地服务生产业务。 父主题： 外部数据共享
上传签名证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/signcert/xxx.pem”）。 区块链私钥文件 - 上传私钥证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/keystore/xxx_sk”） 表2
本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20） 训练轮数 1
发起方、参与方各自根据合约仓库章节中下载模板的描述，下载“数据上链存证和查询合约模板（又称链代码）”并保存到本地。 发起方、参与方各自按照链代码管理章节中“安装链代码”部分的描述，上传步骤4中已保存至本地的链代码压缩包。 注意事项： “链代码名称”参数值须为“ticsrule”。 “链代码版本”须为“1
在命令行界面输入如下信息，建立挂载SFS_Turbo的本地路径。 mkdir 本地路径 找到所使用的SFS_Turbo文件系统，单击名称进入基本信息页面，复制对应的挂载命令。 图10 挂载命令 其中红框标注的位置换成3中所建立的本地路径。 挂载完成后，执行如下命令，查看已挂载的文件系统。
的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 前提条件 本地存在下载好的空间信息和证书文件，下载方式参考下载计算节点配置信息。 若需将执行过程记录审计至区块链，请确保当前加入的空间已开启区块链审计服
的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 前提条件 本地存在下载好的空间信息和证书文件，下载方式参考下载计算节点配置信息。 若需将执行过程记录审计至区块链，请确保当前加入的空间已开启区块链审计服
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数据集、DWS数据集、Oracle数据集、Mysql数据集，后续会支持更多华为云服务及原生服务的资源访问功能。连接信息中的敏感部分不会离开参与方侧。
上传签名证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/signcert/xxx.pem”）。 区块链私钥文件 - 上传私钥证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/keystore/xxx_sk”） 表2
用户从“前往购买计算节点”进入部署页面则无需该操作。 其它情况下需在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，导入json文件，空间配置信息将会自动填充到“区域”（league_region_name）、“空间名称”（league_name
上传签名证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/signcert/xxx.pem”）。 区块链私钥文件 - 上传私钥证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/keystore/xxx_sk”） 表2
台后，单击页面左侧“通知管理”，进入通知管理页面。 浏览通知信息，单击“下载计算节点配置”，得到agentConfig.zip文件，解压到本地。 图1 下载计算节点配置 父主题： 快速入门
注意事项 单击页面左侧“通知管理”，进入通知管理页面。 浏览通知信息，单击“下载计算节点配置”，得到agentConfig.zip文件，解压到本地。内容如下： json文件：对应空间配置，包含“空间区域”、“空间名称”、“空间ID”、“证书密码”等。 p12文件：计算节点的密钥文件。
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。 父主题： 横向联邦学习场景
算节点发布的数据集。 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。
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