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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。
数据集管理 查询空间已注册数据集列表 父主题： 空间API
联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API
通知管理 审批确认 查询通知列表 获取审批详情 父主题： 计算节点API
统计信息管理 数据集统计 作业统计 合作方统计 查询租户下统计信息 父主题： 空间API
使用场景 多方安全计算场景 纵向联邦建模场景 隐私求交黑名单共享场景 实时隐匿查询场景 可信数据交换场景 横向联邦学习场景
联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API
训练轮数 训练的轮数，每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合。 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。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额
多方安全计算作业管理 新建多方安全计算作业 保存多方安全计算作业 获取多方安全计算作业详情 查询多方安全计算作业列表 多方安全计算作业审批 多方安全计算作业取消审批 执行多方安全计算作业 删除多方安全计算作业 父主题： 计算节点API
联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告
多方安全计算作业 创建作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 审批模式作业
隐私求交 概述 创建隐私求交作业 执行隐私求交作业 查看作业计算过程和作业报告 删除隐私求交作业
可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制
隐私求交黑名单共享场景 场景描述 准备数据 发布数据集 创建并运行隐私求交作业 查看求交结果 父主题： 使用场景
约束与限制 使用TICS前，您需要认真阅读并了解以下使用限制。 浏览器限制 您需要使用支持的浏览器版本登录TICS。 表1 浏览器兼容性 浏览器 建议版本 Google Chrome 120，119，118
文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。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。
e中关于导入数据的描述。 配置安全组，操作步骤请参考如何配置安全组。 安全组配置示例 该步骤是为了确保计算节点的部署节点能够与该MRS集群通信以获取Hive数据。 一种方式是让计算节点与MRS集群的master节点处于同一个安全组。 另一个方式，是配置MRS集群的安全组策略，开放部分端口提供给计算节点。
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
业的迭代次数固定为1。 训练轮数 训练的轮数，每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合，评估型作业的轮数固定为1。 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。
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：
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