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-a”命令，查看NAMES为“k8s_db”开头容器的CONTAINER ID，该ID由数字和小写字母组成。 执行“docker exec -it {CONTAINER ID} bash”命令，登录到容器中，命令中的{CONTAINER ID}为步骤2中查询得到的CONTAINER ID。 执行“openssl
TicsLeaguePartnerVo 参数 参数类型 描述 id String 空间合作方Id partner_domain_alias String 空间合作方别名 partner_domain_name String 空间合作方租户名 partner_status String 空间合作方状态
实例id，最大长度32 status String 作业、任务状态。 NEW, ACCEPTED, RUNNING, SUCCEEDED, FAILED, 失败 TERMINATED, PENDING, SUBMITING, DEPLOYING, TERMINATING; ext String
model.fit(train_x, train_y, batch_size=b_size, epochs=jobParam.epoch, shuffle=True, verbose=1) print(f"Training job [{jobParam
CONNECTION CONNECTION_NAME CONSTRAINT CONSTRAINT_CATALOG CONSTRAINT_NAME CONSTRAINT_SCHEMA CONSTRAINTS CONSTRUCTOR CONTAINS CONTINUE CONVERT CORR CORRESPONDING
public static void main(String[] args) { // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great
纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 learning_rate String 纵向联邦算法学习率，最大长度16
纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 learning_rate 否 String 纵向联邦算法学习率，最大长度16
实例id，最大32位，由字母和数字组成 job_instance_type 是 String 纵向联邦作业类型 SQL, HFL, VFL_TRAIN, VFL_EVALUATE, VFL_ID_TRUNCATION, VFL_FEATURE_SELECTION, VFL_SAMPLE_ALIGNMENT
"projects": [ { "domain_id": "65382450e8f64ac0870cd180d14e684b", "is_domain": false, "parent_id": "
"password": "********", "domain": { "name": "domainname" } }
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。 边缘节点部署参数 AI加速卡 不启用：部署常规的CPU规格计算节点 启用：启用边缘节点的AI加速卡，可以大幅减少联邦建模的耗时。通过IEF边缘节点部署时，请确保计算节点的AI加速卡相关功能可用，如需帮助请联系客服或技术支持人员。 纳管节点
"mrs:cluster:list", "modelarts:trainJob:create", "modelarts:trainJobVersion:list" ], "Effect":
确认密码 - 与“节点密码”保持一致即可。 边缘节点部署参数 AI加速卡 - 不启用：部署常规的CPU规格计算节点 启用：启用边缘节点的AI加速卡，可以大幅减少联邦建模的耗时。通过IEF边缘节点部署时，请确保计算节点的AI加速卡相关功能可用，如需帮助请联系客服或技术支持人员。 纳管节点
确认密码 - 与“节点密码”保持一致即可。 边缘节点部署参数 AI加速卡 - 不启用：部署常规的CPU规格计算节点 启用：启用边缘节点的AI加速卡，可以大幅减少联邦建模的耗时。通过IEF边缘节点部署时，请确保计算节点的AI加速卡相关功能可用，如需帮助请联系客服或技术支持人员。 纳管节点
String 作业ID。 job_ins_type String 作业类型 1.SQL—多方安全计算 2.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）
业生成的训练数据集发布到空间。发布时可查看生成数据集的各项属性，包括数据名称（预处理生成的数据集前缀为preprocessed，后缀为train）、数据文件位置、数据结构等。确认无误后，单击确定即可发布数据集。 发布后可在“数据管理>数据创建”页面查看生成的数据集。 图8 查看生成的数据集
实例id，最大32位，由字母和数字组成 job_instance_type 是 String 纵向联邦作业类型。 SQL, HFL, VFL_TRAIN, VFL_EVALUATE, VFL_ID_TRUNCATION, VFL_FEATURE_SELECTION, VFL_SAMPLE_ALIGNMENT
确认密码 - 与“节点密码”保持一致即可。 边缘节点部署参数 AI加速卡 - 不启用：部署常规的CPU规格计算节点 启用：启用边缘节点的AI加速卡，可以大幅减少联邦建模的耗时。通过IEF边缘节点部署时，请确保计算节点的AI加速卡相关功能可用，如需帮助请联系客服或技术支持人员。 纳管节点
计算节点以容器的形式部署，支持云租户部署和边缘节点部署，用户可根据数据源的现状，采用合适的计算节点部署方案。 云租户部署：基于云容器引擎（CCE，Cloud Container 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。
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