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至此,企业A完成了整个TICS联邦建模的流程,并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据,企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型,进一步优化模型预测的精确率,再创建新的联邦预测作业,产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题:
XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定
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
、购买TICS服务、授权IAM用户使用TICS、准备数据、启用区块链审计服务(可选)等一系列准备工作。 本入门示例,是为了演示TICS使用的全流程。组织方在组建空间时,需要至少添加1位合作方。 父主题: 快速入门
部署配置选择边缘节点部署。 云租户部署模式下,TICS服务可以按照选取的规格,为客户预置默认资源分配策略。 边缘节点部署模式下,使用的纳管节点为客户机器或者云上虚机,TICS服务无法主动感知到节点资源大小,需客户手动填入。 图1 资源分配策略 这样就会有不合理的资源分配场景出现,最终导致计算节点容器因资源不足启动失败。
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。
CONNECT_TIME_OUT 空间和可信节点连接超时,需要排查空间到可信节点的网络连接,及可信节点的运行状态,如状态异常可尝试重启。 TICS.SRV.90000010. API_TIME_OUT 空间调取可信节点的互信接口超时,排查可信节点的状态是否是运行中,如状态异常可尝试重启。 TICS.SRV
)打破数据孤岛,在数据隐私保护的前提下,实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术,实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色 根据人员的职能进行划分,使用TICS的用户主要可以分为以下两类。
感,脱敏)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图
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在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色 根据人员的职能进行划分,使用TICS的用户主要可以分为以下两类。 组织方 面向熟悉业务并具有管理、决策、审核权限的管理人员。组织方具有TICS的所有权限,包括创建空间、邀请空
实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式,允许用户利用POST请求,在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题: 联邦预测作业
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: 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式,允许用户
CCE集群 选择创建完成的CCE集群,如果没有可用的CCE集群,可单击右边的“创建集群”按钮,购买CCE集群。 - 自定义节点名称 集群节点名称,会随机生成,用户也可以根据自己需求来指定节点前缀名。 - 规格管理 选择规则类型、可用区、节点数量等。 - 购买时长 购买资源池的时间,用户可以根据续期选择,到期后,会自动清理。