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用户需要计算节点短暂脱离空间,一段时间内不想被其他参与方使用自己的数据时,可以手动触发计算节点下线。即“计算节点状态”为“在线”时,触发单击下线,计算节点会切换成离线状态,180秒后空间其他参与方无法使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户想要加入空间,想被其他参与方使用自己的数据时,可以手动触发计算节点上线。
JobReportPartnerVo 参数 参数类型 描述 agent_name String 数据集所在代理 data_output_cnt Long 代理输出数据总量 dataset_name String 数据集名 partner_domain_alias String 租户别名 partner_domain_name
所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算,当前TICS费用已包含CCE集群费用。 边缘节点部署:数据不上云的用户可以选择“边缘节点部署”,数据不需要上传到华为云上,通
String 字段类型 privacy_policy_type String 字段数据隐私处理方式:NONE.不处理,HASH.哈希,MASK.掩码 privacy_policy String 字段数据处理类型:NONE.不处理(默认),ANONYMIZE.脱敏 sql_col_privacy_type
所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算,当前TICS费用已包含CCE集群费用。 边缘节点部署:数据不上云的用户可以选择“边缘节点部署”,数据不需要上传到华为云上,通
所创建CCE集群的虚拟私有云、子网,应与数据源所在云服务(如MRS Hive、DWS等)的虚拟私有云、子网保持一致,以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算,当前TICS费用已包含CCE集群费用。 边缘节点部署:数据不上云的用户可以选择“边缘节点部署”,数据不需要上传到华为云上,通
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”页面,查找需要发布数据的计算
能。通过文件管理,参与方无需通过登录后台手动导入模型文件,而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后,创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数文件,极大地提高了系统的易用性及可维护性。 创建文件 用户登录TICS控制台。
在创建页面填写如下信息: 作业名称。 作业描述可按需填写。 勾选参与双方的数据集,同时单击右侧已选数据集的对齐列框选择需要求交集的字段信息。 对齐列只能选择非敏感的唯一标识。 选择求交算法。 选择椭圆曲线。 选择大数据量节点。 配置重试参数。开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行
在“联邦预测”页面批量预测Tab页,查找待执行的作业,单击“发起预测”,在系统弹窗中填写“分类阈值”,勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征,联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预
作业授权 前提条件 仅当实时隐匿查询作业开启“作业是否可被授权执行”开关并审批通过后,发起方可以进行作业授权,参考创建作业和审批实时隐匿查询作业。 作业授权 在实时隐匿查询作业列表页面,查找待授权的作业,单击“更多>授权”。 图1 授权作业 在弹出的窗口中,选择需要授权的执行节点
实时隐匿查询 创建作业 审批实时隐匿查询作业 作业授权 执行作业 删除作业 父主题: 隐匿查询
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。 约束限制 避免作业名重复。 必须选择一个已有的FiBiNet模型才能创建实时预测作业。 实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format":
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
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、降低营销成本的业务诉求。
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、降低营销成本的业务诉求。
方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建,并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据,并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。 最终将计算完成的结果加密返回给作业发起方。 空
在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 隐匿查询 > 实时隐匿查询”,打开实时隐匿查询作业页面。 在实时隐匿查询作业列表页面查找待删除的作业,单击“更多>删除”,即可删除作业。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题: 实时隐匿查询
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
概述 联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式: 批量预测: 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测: 实时预测通过在计