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创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过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过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。
HFL—横向联邦学习 3.VFL_TRAIN---纵向联邦学习（训练） 4.VFL_EVALUATE---纵向联邦学习（评估） 5.VFL_ID_TRUNCATION---纵向联邦学习（样本粗筛） 6.VFL_FEATURE_SELECTION---纵向联邦学习（特征选择） 7.
可信节点管理 用于获取计算节点列表。 数据集管理 用于查询空间已注册数据集列表。 联邦分析作业管理 用于查询多方安全计算作业列表。 联邦学习作业管理 用于查询联邦学习作业列表。 作业实例管理 用于查询作业的历史实例列表。 审计日志管理 用于查询审计日志。 表2 TICS计算节点API接口说明
则会影响部分功能使用。 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。
纵向联邦建模场景 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题： 使用场景
Task） 作业实例拆解出的更细粒度任务。 多方安全计算 允许多合作方参与的结构化数据SQL分析作业。 可信联邦学习 允许多合作方参与的模型训练、评估作业。 联邦预测学习 允许多合作方参与的样本联合预测作业。 存储方式 指计算节点所属的CCE或IEF容器的工作负载，目前支持“OBS
String 作业名称，最大长度128 job_type String 作业类型。作业类型:SQL.联合SQL分析,HFL.横向联邦学习,VFL.纵向联邦学习,PREDICT.预测 creatorName String 创建人名称，最大值128 create_time String 创建时间。
测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。 根据前一篇文章，企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
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
通过创建并执行可信智能计算服务提供的隐私求交作业，可以得到最终交集数据并保存下来，用于后续的数据分析以及使用。 联合使用场景 用于纵向联邦学习中数据对齐。 父主题： 隐私求交
编辑批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。
获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理
创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联
数据集（Data set） 数据集为计算节点获取并配置的合作方数据的元数据信息，以及附加其上的隐私策略。 作业（Job） 作业是指用户创建的分析、学习任务。 父主题： 服务介绍
批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联
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
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
空间API 统计信息管理 空间管理 数据集管理 联邦分析作业管理 联邦学习作业管理 作业实例管理 审计日志管理 可信节点管理
隐私保护等级：高级别时，默认启用高安全性的隐私计算的算法保障计算过程的安全，例如秘密分享加密、PSI等，但可能会影响性能以及部分作业正常执行。低级别时，使用国际标准的对称和非对称加密结合方式，在安全沙箱内进行解密计算。性能和灵活度较高。 结果差分隐私：开启时，使用差分隐私算法对多方安全计算作业的执行结果添加隐
资源池的名称，创建时会随机生成一个名字。 pool-6e8a 描述 对创建的资源池进行说明。 - 使用场景 分为Standard弹性集群与Lite弹性集群，联邦学习对接MA需要选择Lite弹性集群。 ModelArts Lite 计费模式 选择Lite弹性集群目前默认包年/包月计费模式。 包年/包月 CCE集群
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