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训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业
评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果，可以进一步评估横向联邦模型，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
B。 user.task.memory.size：参与方计算节点分配的作业最大内存。 tics.task.memory.size：TICS平台计算节点作业分配的作业最大内存。 具体使用哪个参数，作业结果界面会给出相应提示。 图3 设置参数
诈、洗钱、骗贷等行为的黑名单用户进行安全求交、匿踪查询，能够有效提升客户背景调查的安全可信程度。 现有两家企业A、B，双方决定通过TICS平台实现黑名单数据共享，通过隐私求交作业计算两方黑名单ID交集。本文以企业A为计算作业的发起方为例。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
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
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 host_agent_name
String fl作业类型枚举。1.TRAIN训练,2.EVALUATE评估 hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL，MODEL_ARTS learning_rate String 纵向联邦算法学习率 algorithm_type String
Engine）服务部署，CCE提供高可靠高性能的企业级容器应用管理服务，支持Kubernetes社区原生应用和工具，简化云上自动化容器运行环境搭建。 边缘节点部署：基于智能边缘平台（IEF，Intelligent EdgeFabric）服务部署，IEF通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云
步骤6：空间成员发布数据 发布数据 空间成员登录TICS控制台。进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”，进入“计算节点管理”页面。 在“计算节点管理”页，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页
String fl作业类型枚举。1.TRAIN训练,2.EVALUATE评估 hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL，MODEL_ARTS learning_rate String 纵向联邦算法学习率 algorithm_type String
确保该路径在极速文件存储上存在。 开启AOM日志监控 开启后可收集可信计算节点日志，推荐开启。 对接AOM之后，相应的日志存储在AOM平台上，平台每月提供500M的免费空间，超出则计费。具体的计费规则参见计费概述。 节点密码 设置可信计算节点宿主机的登录密码。 确认密码 与“节点密码”保持一致即可。
该路径在极速文件存储上存在。 开启AOM日志监控 - 开启后可收集可信计算节点日志，推荐开启。 对接AOM之后，相应的日志存储在AOM平台上，平台每月提供500M的免费空间，超出则计费。具体的计费规则参见计费概述。 节点密码 - 设置可信计算节点宿主机的登录密码。 确认密码 - 与“节点密码”保持一致即可。
该路径在极速文件存储上存在。 开启AOM日志监控 - 开启后可收集可信计算节点日志，推荐开启。 对接AOM之后，相应的日志存储在AOM平台上，平台每月提供500M的免费空间，超出则计费。具体的计费规则参见计费概述。 节点密码 - 设置可信计算节点宿主机的登录密码。 确认密码 - 与“节点密码”保持一致即可。
description String 作业描述 ext String 参数等额外信息 hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL本地 hfl_type String FL作业类型枚举。TRAIN训练，EVALUATE评估 is_single_predict
乳腺癌数据集作业结果 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）
连接器管理 新建或更新连接器 获取连接器列表 测试连接器创建参数 删除连接器 父主题： 计算节点API
横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述
隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据集发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面，单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中，按照1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select
阶段二：隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 完成数据发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面，单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中，按照1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。
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