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什么是区域和可用区? 什么是区域、可用区? 用区域和可用区来描述数据中心的位置,您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域(Region)指物理的数据中心。每个区域完全独立,这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区(AZ,Availability
在机器A上继续执行如下命令,按照提示输入B的登录密码即可 ssh-copy-id -i 图中红框部分 root@机器B的ip 注:以上操作为节点采用密钥登录,无密码的场景下 若所建节点采用密钥对登录的形式,可手动复制公钥文件id_rsa.pub到对端节点的指定用户的home路径下(root用户的路径为/root)
在机器A上继续执行如下命令,按照提示输入B的登录密码即可 ssh-copy-id -i 图中红框部分 root@机器B的ip 注:以上操作为节点采用密钥登录,无密码的场景下 若所建节点采用密钥对登录的形式,可手动复制公钥文件id_rsa.pub到对端节点的指定用户的home路径下(root用户的路径为/root)
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,联动边缘和云端的数据,满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时,在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力,为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 已发布区域:北京四、北京二
准备数据 企业A和大数据厂商B需要按照训练模型使用的特征,提供用于预测的数据集,要求预测的数据集特征必须包含训练时使用的特征。 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 企业A数据特征 industry_predict
发布数据集 企业A和企业B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建各自的数据集,并单击“发布”。 以企业A为例,数据集信息如下: 隐私求交场景需要将求交的字段设置为“非敏感”的唯一标识。 父主题: 隐私求交黑名单共享场景
要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”,通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值,一般而言iv值较高的特征更有区分性,应该作为首选的训练特征;过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费,过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。
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,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,之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 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
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
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下: 大数据厂商B的数据集如下: 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧,供其他合作方参考。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下: 大数据厂商B的数据集如下: 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧,供其他合作方参考。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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。
567c76b1cbaebabe5ef03f7c3017bb5b7”这样的一条数据,查询结果中即会返回企业A所选择的企业B的数据字段。 同时企业A的业务系统后台也可以通过API调用的方式调用企业A计算节点的接口发起实时隐匿查询,更好地服务生产业务。 父主题: 外部数据共享
创建并运行隐私求交作业 企业A单击“作业管理 > 隐私求交 > 创建”,依次填写作业名称、选择需要求交的数据集和对应的求交列、选择算法协议及各种参数,再单击“保存并执行”即可发起一次隐私求交查询。 父主题: 隐私求交黑名单共享场景
其中“不可区分度”即为实时隐匿查询的安全级别,不可区分度越高,则安全级别越高,但查询的速度会变慢,传输的数据量也会变大。 企业A完成信息选择后,单击“保存并提交审批”即可向数据提供方企业B发送一条审批信息。 企业B在自己的计算节点上可以单击“审批管理”,选择“待处理”的实时隐匿查询作业审批,
模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮,进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型,点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
根据企业用户的职能,设置不同的访问权限,以达到用户之间的权限隔离。 将TICS资源委托给更专业、高效的其他华为账号或者云服务,这些账号或者云服务可以根据权限进行代运维。 如果华为账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用TICS服务的其它功能。
多方安全计算”页面单击创建,进入sql开发页面,展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方的数据碰撞后的正负样本总数,正负样本总数相加即为双方共有数据的总数。 select sum(
发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下: 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集,没有发布新的数据集。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测