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count：本次作业的每批流数量，最大值2的32次方-1。 user.task.concurrency：用户端数据节点的并发度，默认值为1，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。 配置
获取认证信息 空间管理 组建空间 管理空间 代理管理 部署代理 管理代理 管理数据 管理任务 管理算法 审计日志 作业管理 多方安全计算作业 可信联邦学习作业 联邦预测作业 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 什么是区域和可用区？ 什么是区域和项目？ 合作方如何获取租户名称？
connector_query_type 否 String 连接器类型，主要分为多方安全计算连接器和可信联邦学习连接器。 多方安全计算连接器 MRS， RDS_MYSQL， DWS， JDBC， MYSQL， ORACLE， 可信联邦学习连接器 LOCAL 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
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。
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。
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。
表。同时，有敏感信息的数据，还可以单独设置隐私策略，并在发布到空间侧后对其他参与方生效，限制敏感信息的使用。 数据预处理使用场景：训练机器学习模型前，可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。 父主题： 管理数据
String 参与方信息，最大长度128 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 metrics String 联邦学习模型评估指标 请求示例 查询作业的历史实例列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/lea
config_file_path String 配置文件地址 auto_generate_data Boolean 是否自动生成数据，即纵向联邦学习样本对齐之后的流程是否使用样本对其结果自动过滤。 ext LocalDatasetExtEntity object 扩展信息，包含mult
String 参与方信息，最大长度128 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 metrics String 联邦学习模型评估指标 请求示例 查询训练作业下的成功模型 get https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/le
config_file_path 否 String 配置文件地址 auto_generate_data 否 Boolean 是否自动生成数据，即纵向联邦学习样本对齐之后的流程是否使用样本对其结果自动过滤。 ext 否 LocalDatasetExtEntity object 扩展信息，包含mu
作业发起方domainId id String 作业id job_type String 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，DATA_EXCHANGE数据交换 league_id String 空间id name String 作业名称
脱敏：勾选后，该字段内容将在分析结果中加密呈现，否则明文呈现。默认不勾选（作业发起方所属字段不做脱敏）。 分布类型：包括连续、离散、MULTIHOT三种特征类型，联邦学习时可能会使用到该信息。 离散：离散变量是在任意两个值之间具有可计数的值的数值变量。离散变量始终为数值变量。例如，客户投诉数量或者瑕疵或缺陷数。
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
metrics=['accuracy']) model.save("d:/model.h5") 初始权重的格式是浮点数的数组，与模型对应。使用联邦学习训练出来的结果result_1可以作为初始权重，样例如下： -0.23300957679748535,0.7804553508758545
备注信息 data_id String 数据集id data_type String 字段类型 fl_label_type String 学习数据集标签类型。UNIQUE_ID唯一标识，FEATURE特征，LABEL标签，FILTER过滤字段 is_discrete Boolean
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