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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
图1 注册ma资源池 创建可信联邦学习训练型作业 参考步骤创建横向训练型作业创建可信联邦学习训练型作业,运行环境选择ModelArts和PriorityModelArts时,新增的资源配额是使用MA Lite资源池进行训练时,工作负载需要配置的资源参数。
可验证代码示例 数据准备 数据集发布 隐私规则防护 基本计算能力验证 基于MPC算法的高安全级别计算 统计型作业的差分隐私保护 父主题: 多方安全计算场景
基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 简介 阶段一:数据发布 阶段二:隐私规则防护 阶段三:审批防护 阶段四:基本计算能力验证 阶段五:基于MPC算法的高安全级别计算 阶段六:统计型作业的差分隐私保护
已发布区域:北京四、北京二 如何创建横向训练型作业? 如何创建横向评估型作业? 如何创建纵向联邦学习作业? 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 已发布区域:北京四、北京二 如何创建联邦预测作业?
41:09.000+00:00", "end_time" : "2022-02-24T11:04:31.000+00:00", "result_ext" : "7" } ] } 状态码 状态码 描述 200 查询作业的历史实例列表成功 401 操作无权限 500
32:01.000+00:00", "create_time" : "2022-11-05T11:15:08.000+00:00", "ha_mode" : "ACTIVE" } ] } SDK代码示例 SDK代码示例如下。
1.MASK--掩码 2.NONE--不处理 privacy_policy_ext String 字段数据隐私处理具体描述 feature_type String 特征类型 1.CONTINUOUS--连续型 2.DISCRETE--离散型 3.MULTIHOT--multihot
关系型数据库连接器:在弹出的界面选择关系型数据库连接器,例如RDS、MYSQL、DWS、HIVE等,关系型数据库的数据集默认是“结构化”数据类型。“选择“数据库”以及“数据表”,再配置创建数据的参数,配置完成后单击“确定”。
44.000+00:00", "update_user_id" : "09d4c9740600d4431f07c004b9c9d1d4", "update_user_name" : "shenlu", "update_time" : "2022-02-24T13
1.MASK--掩码 2.NONE--不处理 privacy_policy_ext 否 String 字段数据隐私处理具体描述 feature_type 否 String 特征类型 1.CONTINUOUS--连续型 2.DISCRETE--离散型 3.MULTIHOT--multihot
31:35.000+00:00", "end_time" : "2022-04-21T03:31:38.000+00:00", "result_ext" : null } 状态码 状态码 描述 200 查询样本对齐结果成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题
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"572f4dd408d34fe29f845e80daf7d74b", "job_ins_type" : "VFL_FEATURE_SELECTION", "job_name" : "q8DF1", "create_time" : "2022-02-24T09
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", "user_name": "admin", "expire_time": "2022-02-27T06:26:30.751+00:00" } } 当接口调用出错时,会返回错误码及错误信息说明,错误响应的Body体格式如下所示。
{ "token": { "expires_at": "2019-02-13T06:52:13.855000Z", "methods": [ "password" ], "catalog
请求接口成功,具体状态码以返回体中信息为准 { "status" : 0, "data" : { "token" : "dERNZWlSTl****", "user_name" : "admin", "expire_time" : "2022-02-26T07
gender字段先填补缺失值,再将其映射成算法可以理解的数值型,比如将woman映射成0,man映射成1,此即为离散特征编码。 图1 数据集样例 数据预处理通常被用于评估和预测场景。本文以使用训练数据训练预处理作业,然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。
27:29.000+00:00", "end_time" : "2022-02-22T07:26:25.000+00:00", "result_ext" : "{\"round\":1,\"recall\":0.786,\"precision\":0.825,\"