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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。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模
进入TICS控制台。单击页面左侧“计算节点管理”，进入“计算节点管理”页面。 单击页面右上角的“操作记录”按钮，查看操作记录。 图14 入口 单击“查看详情”，查看计算节点操作的具体信息。 图15 查看详情 操作详情以可视化的形式展示，使操作进程更直观、更清晰。 图16 操作可视化显示 父主题： 计算节点管理
如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额？ 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图1 我的配额 您可以在“服务配额”页面，查看各项资源的总配额及使用情况。 如果当前配额不
创建实时预测作业 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择挂载方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 约束限制 避免作业名重复。 必须选择一个已有的FiBiNet模型才能创建实时预测作业。 实时
供者参与，在空间内实现数据有限共享应用，提炼数据价值。 空间是联邦计算的载体。空间需要购买才能使用，在空间中可以管理合作成员，合作数据以及查看可信智能计算环境。执行联邦计算任务需要指定空间。 聚合器（AGG） 聚合器，进行多方数据运算结果的聚合。 合作方（Partner） 空间成
申请使用数据 数据需求方公司B在自己的计算节点页面上可以查看数据目录，找到数据拥有方公司A创建并发布的数据。 图1 创建数据申请 对数据集单击“申请使用”，在弹窗中填写需要使用的字段和访问需求，保存后可以提交审批，由公司A审核。 访问需求包括： 访问截止时间：设置访问的时间限制，
联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告
保存后退出。 在节点B上重复步骤3~步骤4操作，注意步骤3中脚本内容应替换为对端节点A的ip。 使用tail /var/log/cron 可以查看定时命令执行情况，务必保证同步命令执行正常。 如何在两个节点间免密ssh登录 登录机器A，执行如下命令 ssh-keygen 遇到需要Ov
保存后退出。 在节点B上重复步骤3~步骤4操作，注意步骤3中脚本内容应替换为对端节点A的ip。 使用tail /var/log/cron 可以查看定时命令执行情况，务必保证同步命令执行正常。 如何在两个节点间免密ssh登录 登录机器A，执行如下命令 ssh-keygen 遇到需要Ov
保存纵向联邦作业 功能介绍 保存纵向联邦作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
发起联邦预测 企业A单击“发起预测”按钮，选择己方和大数据厂商B的预测数据集，单击确定即可发起预测。 TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐，并对双方共有的数据进行联邦预测，预测的结果会保存在企业A（作业发起方）的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。
创建隐私求交作业 前提条件 参与计算的双方需要在其代理节点上创建好各自的数据集，并需要确保数据集含有非敏感的唯一标识字段。 创建作业 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 > 隐私求交”，打开隐私求交作业列表页面。 在隐私求交作业列表页面，单击“创建”。 图1
勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab页单击“历史预测”，可以“查看结果”和“作业报告”。 “查看结果”为预测结果存储相对路径。分类作业的预测结果为0/1标签以及正负样本概率，0表示负样本，1表示正样本；回归作业的预测结果为最后的样本得分。
获取纵向联邦作业详情 功能介绍 获取纵向联邦作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
多方安全计算作业 创建作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 审批模式作业
可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制
保存横向联邦学习作业 功能介绍 保存横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
意愿受限使用。 计算节点是管理参与方数据的最小单位。部署计算节点时需要指定空间配置信息。在计算节点中支持配置连接器，注册数据集，任务执行，查看任务执行日志。 连接器（Connector） 连接器是可信智能计算节点内置的连接特定数据源所需的对象模板，目前支持连接MRS Hive、M
到目标数据集，可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。 目标数据集需要对所选字段的分布类型进行严格定义。处理评估/预测数据前建议先使用训练数据进行预处理，以确保当数据处理达到目标需求。 图4 创建数据预处理作业 单击“保存”后，可查看数据预处理作业。 图5 查看数据预处理作业 父主题：
隐私求交 概述 创建隐私求交作业 执行隐私求交作业 查看作业计算过程和作业报告 删除隐私求交作业
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