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空间成员在数据目录中完成数据发布,参考4.6.4 发布数据。 对接MA的计算节点如果是使用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加“管理员权限”配置。 约束限制 仅CCE计算节点支持横向训练作业对接MA。 MA纳管的CCE集群要和TICS的CCE计算节点在同一个VPC下。 注册MA资源池
况? 用户部署计算节点的节点,如果是第一次部署计算节点,会从远端拉取计算节点的镜像版本到节点,导致时间较长。当节点上已经存在镜像版本,再次在该节点上部署计算节点时,会直接使用节点上的镜像版本创建计算节点,创建时间较快。 查看计算节点部署情况 部署计算节点的详情事件信息查询。 空间成员登录TICS控制台。
以“查看结果”和“作业报告”。 “查看结果”为预测结果存储相对路径。分类作业的预测结果为0/1标签以及正负样本概率,0表示负样本,1表示正样本;回归作业的预测结果为最后的样本得分。 “作业报告”为作业的详细信息,如作业输入条件、作业输出结果、执行环境、合作方信息、计算过程等。 图3
完成准备工作后,您已经创建了空间,可以开始配置使用TICS。 为了在TICS平台实现多方作业,必须先在TICS中邀请成员。 邀请成员 空间成员登录TICS控制台。 在TICS控制台左侧,单击“空间管理”,在“我创建的空间”页签查找需要邀请合作方的空间并单击“邀请合作方”。 在弹出的界面配置待邀请的合作方的“租户名称
数据集的选定字段(即数据创建处筛选的字段)进行原数据的描述性统计,包括缺失值数量、最大值、最小值以及分布图。 图4 描述性统计 执行预处理。单击列表字段后的添加预处理方法,系统将利用所选的预处理方法(转换函数)将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据。当前TICS支持的特征预处
在“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”,选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后,配置是否开启作业重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后的执行作业生效。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。
作为整个作业的数据集,必须选择一个当前代理的数据集,另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征,另一方的数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后的执行作业生效。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。
内存(GIB):用户填写容器使用的内存配额,范围为4~999的正整数。 计算节点密钥(.p12):请从通知管理下载的空间配置的压缩包中,提取计算节点密钥(.p12格式) 并导入上传。 CA证书(.jks):请从通知管理下载的空间配置的压缩包中,提取CA证书(.jks格式) 并导入上传。
单击“确定”,根据浏览器提示,保存密钥文件。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access Key Id和Secret Access Key)。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全,访问密钥仅在初次生成时自动下载,
单击“确定”,根据浏览器提示,保存密钥文件。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access Key Id和Secret Access Key)。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全,访问密钥仅在初次生成时自动下载,
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询审计日志成功 父主题: 审计日志管理
Content-Type 是 String 消息体的类型(格式),必选,默认取值为“application/json”,有其他取值时会在具体接口中专门说明。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 user_name 是 String 部署可信计算节点时设置的用户名,支持英文、数字、中文字符和特殊字符,但不能包含/:*
在申请使用界面配置使用字段及用数方的访问需求。 图2 设置使用的字段及访问的需求 支持选择访问截止时间、访问方式、访问次数。 不设置访问次数时,则不限制访问次数。 单击保存或者保存并提交审批。 在“可信数据交换 > 数据申请 > 我创建的”的页签下可以查看、编辑、删除已创建的申请。 父主题: 可信数据交换
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,提
隐私求交是可信智能计算服务提供的安全获取参与双方所持数据交集的功能。它允许参与计算的双方,在不获取对方任何额外信息(除交集外的其它信息)的基础上,得到双方持有数据的交集。 单独使用场景 数据持有双方为获取己方与对方数据的交集,在不暴露其它数据的情况下,将需要获取交集的那一部分数据与对方的数据,通过创
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询实例执行报告成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误
支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆解和组合过程,采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示,为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程; 支持数据参与方、计算方的多种部署模式,包括云上(同Region、跨
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 获取实例执行图成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误
TICS(可信智能计算服务)采用包周期的计费模式。为了便于您便捷的下单购买,在控制台购买界面中系统会为您计算好所购买的套餐包价格,您可一键完成整个配置的购买。您还可以通过TICS提供的价格计算器,选择您需要的版本规格,来快速计算出购买TICS的参考价格。 计费项 计费模式 续费 到期与欠费
可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情况,联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。