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memory.size,将其值设置小于剩余内存,单位GB/MB/KB。 user.task.memory.size:参与方计算节点分配的作业最大内存。 tics.task.memory.size:TICS平台计算节点作业分配的作业最大内存。 具体使用哪个参数,作业结果界面会给出相应提示。
测试连接器创建参数 功能介绍 本接口用于测试连接器创建参数。 - 测试mysql连接器时需上传驱动文件,详见应用示例 - 该接口需将请求body转换为json字符串,详见请求示例 - 可校验连接器账户密码、网络连通性。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/
测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题: 横向联邦学习场景
作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 对重试操作配置后,配置CPU配额和内存配额。执行批量预测作业时,会创建新容器来执行,这两个配额参数的值为创建新容器的CPU核数和内存大小,默认CPU核数为1,内存大小512M。 然后勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业,然后勾选“选择
生效。 开关关闭后,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后,单击保存,完成可信联邦学习任务的创建。 父主题: 可信联邦学习作业
该报错大概率是资源配额不足导致作业执行失败。 解决方案 如果是纵向联邦学习作业,您可以在该纵向联邦作业详情页面尝试新增内存配额和CPU配额,然后重新执行作业。 如果是横向联邦学习作业,您可以在该横向联邦作业详情页面尝试新增内存配额和CPU配额,然后保存、提交审批,等待审批通过后再重新执行作业。
task.memory.size 否 String 本次作业在用户代理节点中分配的内存大小 tics.task.memory.size 否 String 本次作业在tics所属聚合器节点中分配的内存大小 stream.count 否 Integer 本次作业的每批流数量,最大值2的32次方-1
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取,该数据集只包含连续类型特征,因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据集随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练集;(2)其他机构的训练集;(3)独立的测试集
生效。 开关关闭后,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后,单击保存,完成可信联邦学习任务的创建。 完成创建后,单击页面右下角的提交审批,待完成审批后,才可执行
空间回滚 约束限制 只有空间升级失败或者回滚失败,才能进行回滚。 删除中的空间无法进行空间回滚。 空间回滚的过程中会导致空间的不可用。 回滚过程的相关操作记录将会保存。 由于1.20.0版本架构变化,如果需要跨1.20.0版本回滚,则需要联系客服或技术支持人员,先刷新后台数据库,再通过TICS控制台进行空间回滚。
置为CCE集群中规格时建议配置范围为4~8,大规格部署时建议配置范围为8~16,具体根据实际需求和情况调整。 user.task.concurrency:在用户所属计算节点计算时的并行度,默认值为1。当需要提升作业性能时,可以修改该参数,参考配置为CCE集群中规格时建议配置范围为
资源分配策略 CPU(Cores) - 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。
CPU(Cores) - 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,
资源分配策略 CPU(Cores) - 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。 参数配置完成后单击“立即
管理计算节点 计算节点升级 用户可在空间特性升级后,对已有的计算节点进行版本升级,体验最新功能特性与安全保障。 用户登录TICS控制台。 在计算节点管理界面查找需要升级的计算节点,单击“升级”。查看升级版本介绍,并在弹出框勾选“确认已经与空间其他参与方达成共识”,单击“确定”,开始计算节点升级。
CPU(Cores) 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。 区块链配置 是否开启区块链审计 勾选该项表示启
size:本次作业在用户代理节点中分配的内存大小。 stream.count:本次作业的每批流数量,最大值2的32次方-1。 user.task.concurrency:用户端数据节点的并发度,默认值为1,当需要提升作业性能时,可以修改该参数,参考配置为CCE集群中规格时建议配置范围4~8,大规格部署时建议配
CPU(Cores) 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。 区块链配置 是否开启区块链审计 勾选该项表示启
CPU(Cores) 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。 区块链配置 是否开启区块链审计 勾选该项表示启
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