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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 Regression
创建数据集时,不允许使用哪些名字? 问题描述 创建数据集时,对数据集名字有一定约束。 解决办法 创建数据集时,不允许使用如下名字: <EOF> A ABS ABSENT ABSOLUTE ACTION ADA ADD ADMIN AFTER ALL ALLOCATE ALLOW ALTER
样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面,这一步是为了进行样本的碰撞,过滤出共有的数据交集,作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段,并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
步骤1:准备工作 如果您是第一次使用TICS,请参考准备工作,完成注册账号并实名认证、配置CCE服务、购买TICS服务、授权IAM用户使用TICS、准备数据、启用区块链审计服务(可选)等一系列准备工作。 本入门示例,是为了演示TICS使用的全流程。组织方在组建空间时,需要至少添加1
确认申请 供数方接受用数方的数据使用需求,审视是否符合用数方需求或与前期的约定一致,若不符合,可拒绝申请;若符合,则确认申请,接下来便拟定合约,发送给用数方签署。 前提条件 存在已创建的申请。 约束限制 仅供数方操作,即该数据集的提供方去确认申请。 用数方提交申请后未撤回的申请,一旦供数方确认申请
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后,企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果,包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看,可以看到有两个结果文件,其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv,另一个是交集记录的id alignedOriginalIds.csv
场景描述 背景信息 本案例以“小微企业信用评分”的场景为例。 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云,由不同的局进行管理,机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面,统一制定隐私规则,审批数据提供方的数据使用申请, 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算
授权IAM用户使用TICS 如果您需要对您所拥有的TICS进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)。通过IAM,您可以: 根据企业的业务组织,在您的华为账号中,给企业中不同职能部门的员工创建IAM用户
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高,想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果,降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作,基于双方共有的数据进行联邦建模,使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测,筛选出高价值的潜在客户,再针对这些客户进行定向营销,达成提高营销效果
功能总览 功能总览 全部 空间管理 计算节点管理 多方安全计算作业 可信联邦学习作业 联邦预测作业 空间管理 空间是联邦计算的载体。合作方只有加入空间才能参与联邦计算。空间为首个成员部署计算节点时创建。首个成员空间内的别名为默认league_creator。空间名在创建者租户范围内唯一
简介 背景信息 本案例以“小微企业信用评分”的场景为例。 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云,由不同的局进行管理,机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面,统一制定隐私规则,审批数据提供方的数据使用申请, 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算
准备数据 首先,企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息,例如双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float
场景描述 背景信息 本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院,另一部分数据存储在某个其他机构,不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下,xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TICS
步骤5:空间成员部署计算节点 同一个空间中的用户,在使用可信计算服务时(多方安全计算和可信联邦学习),需要部署计算节点,将自己的数据上传,用于可信计算服务的输入。 部署计算节点 空间成员登录TICS控制台。进入TICS控制台后,单击页面左侧“通知管理”,进入通知管理页面。 浏览通知信息
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
创建批量预测作业 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。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署,并且使用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限
准备工作简介 如果您是第一次使用TICS,需要完成以下准备工作: 注册账号并实名认证 配置CCE服务 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务(可选) 父主题: 准备工作
管理实例 实例管理是可信智能计算服务提供的一项查看计算节点作业实例的功能。通过实例管理,用户可以查看到该计算节点所有作业的执行实例,并查看作业的状态、计算过程、执行结果。 用户登录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
模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的,完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成,企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型
执行样本分布联合统计 企业A单击“执行”并等待一段时间之后,可以在页面下方“执行结果”看到sql的运行结果。 也可以通过“作业管理 > 多方安全计算 > 历史作业 > 查看结果”查看对应的结果。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计