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管理代理 管理数据 管理任务 管理算法 审计日志 作业管理 多方安全计算作业 可信联邦学习作业 联邦预测作业 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 什么是区域和可用区? 什么是区域和项目? 合作方如何获取租户名称? 代理如何切换状态? 节点的可用资源如何查询? 什么是配额?
些客户进行定向营销,达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。 根据前一篇文章,企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
HFL—横向联邦学习 3.VFL_TRAIN---纵向联邦学习(训练) 4.VFL_EVALUATE---纵向联邦学习(评估) 5.VFL_ID_TRUNCATION---纵向联邦学习(样本粗筛) 6.VFL_FEATURE_SELECTION---纵向联邦学习(特征选择) 7.
获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理
编辑批量预测作业 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 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,找到待开发的作业,单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型,其它作业参数暂时不支持修改。
可信节点管理 用于获取计算节点列表。 数据集管理 用于查询空间已注册数据集列表。 联邦分析作业管理 用于查询多方安全计算作业列表。 联邦学习作业管理 用于查询联邦学习作业列表。 作业实例管理 用于查询作业的历史实例列表。 审计日志管理 用于查询审计日志。 表2 TICS计算节点API接口说明
connector_query_type 否 String 连接器类型,主要分为多方安全计算连接器和可信联邦学习连接器。 多方安全计算连接器 MRS, RDS_MYSQL, DWS, JDBC, MYSQL, ORACLE, 可信联邦学习连接器 LOCAL 枚举值: MRS RDS_MYSQL DWS JDBC
TICS计算节点需独享ief纳管节点。 考虑docker\ief边缘服务对资源的占用,建议策略分配参考表1。 表1 策略分配 纳管节点规格 CPU(分析+学习) 内存(分析+学习) 32U64G <=26 <=50G 64U128G <=50 <=100G
使用场景 多方安全计算场景 纵向联邦建模场景 隐私求交黑名单共享场景 实时隐匿查询场景 可信数据交换场景 横向联邦学习场景
空间API 统计信息管理 空间管理 数据集管理 联邦分析作业管理 联邦学习作业管理 作业实例管理 审计日志管理 可信节点管理
纵向联邦建模场景 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题: 使用场景
资源池的名称,创建时会随机生成一个名字。 pool-6e8a 描述 对创建的资源池进行说明。 - 使用场景 分为Standard弹性集群与Lite弹性集群,联邦学习对接MA需要选择Lite弹性集群。 ModelArts Lite 计费模式 选择Lite弹性集群目前默认包年/包月计费模式。 包年/包月 CCE集群
数据管理概述 TICS的数据管理由“连接器管理”和“数据管理”两部分来实现: 连接器是可信智能计算服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。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
作业名称,最大长度128 最小长度:0 最大长度:128 job_type String 作业类型。作业类型:SQL.联合SQL分析,HFL.横向联邦学习,VFL.纵向联邦学习,PREDICT.预测 枚举值: SQL HFL VFL PREDICT creatorName String 创建人名称,最大值128
通过创建并执行可信智能计算服务提供的隐私求交作业,可以得到最终交集数据并保存下来,用于后续的数据分析以及使用。 联合使用场景 用于纵向联邦学习中数据对齐。 父主题: 隐私求交
用户可根据返回资源剩余规格,按照分析与学习需求,灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格,按照分析与学习需求,灵活分配内存。容器预留部分管理资源,作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍,且向下取整。 确认无误后单击下一步并提交订单。 付款成功,显示空间部署和可信计算节点部署,
用户可根据返回资源剩余规格,按照分析与学习需求,灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格,按照分析与学习需求,灵活分配内存。容器预留部分管理资源,作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍,且向下取整。 确认无误后单击下一步并提交订单。 付款成功,显示空间部署和可信计算节点部署,
数据集(Data set) 数据集为计算节点获取并配置的合作方数据的元数据信息,以及附加其上的隐私策略。 作业(Job) 作业是指用户创建的分析、学习任务。 父主题: 服务介绍
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。 在“联
算节点登录名称”和“登录密码”进入计算节点控制台,建立连接器,发布数据。 登录密码 - 登录计算节点控制台的密码。 确认密码 - 与“登录密码”保持一致即可。 指定开放端口 - 计算节点控制台系统的网络端口 部署配置相关参数 部署方式 - 当前版本支持云租户部署和边缘节点部署。