检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 服务授权操作 进入TICS服务控制台,为保证正常创建TICS服务,需要先设置服务委托。 进入计算节点购买页面,根据弹出窗口提示勾选对应的委托权限。 同意授权后,TICS将在统一身份认证服务IAM下为您创建名为tics_admin_trust的委托,授权
空间升级 约束限制 只有空间有新版本或者空间升级失败时,才能再次进行空间升级。 删除中的空间无法进行空间升级。 空间升级过程中会导致空间的不可用。 升级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版本升级,则需要联系客服或技术支持人员,先刷新
服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 服务授权操作 进入TICS服务控制台,为保证正常创建TICS服务,需要先设置服务委托。 进入计算节点购买页面,根据弹出窗口提示勾选对应的委托权限。 同意授权后,TICS将在统一身份认证服务IAM下为您创建名为tics_admin_trust的委托,授权
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。
“连接器类型”选择RDS服务时,所选择的RDS服务实例需与计算节点在同一VPC下,且端口开放。填写的用户名,需具有数据库的读写权限(参考修改权限)。“密码”为该用户登录RDS实例的密码。 “连接器类型”选择MySql时,需保证计算节点与数据库所在虚机的连通性,“驱动文件”需与目标MySQL数据库版本一致。驱动类名com
基本概念 账号 用户的账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。为了确保账号安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户并使用用户进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员,具有身份凭证(密码和访问密钥)。
CS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系,因此当您首次登录CCE控制台时,CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限,从而更好地为您提供服务。
CS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系,因此当您首次登录CCE控制台时,CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限,从而更好地为您提供服务。
私不泄露的前提下,利用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地,可根据该模型案例发散,构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件; 作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业,启动训练;
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重试,仅对开启后的执行作业生效。开关关闭后
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。
用区域和可用区来描述数据中心的位置,您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域(Region)指物理的数据中心。每个区域完全独立,这样可以实现较大程度的容错能力和稳定性。资源创建成功后不能更换区域。 可用区(AZ,Availability Zone)是同一区域内,电力和网络互相隔离的物理区域,一
业,根据合作方已提供的数据,编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果,同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习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,曾经被称为联邦机器学习。