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查询联邦学习作业列表 功能介绍 查询联邦学习作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
执行横向联邦学习作业 功能介绍 执行横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
能选择，IEF计算节点只能选择LOCAL。 执行脚本 用户本地的自定义执行脚本，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 评估时必填，训练时可选，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。
查询执行结果 功能介绍 查询学习类型作业执行结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances/{instance_id}/result 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
准备数据 企业A和大数据厂商B需要按照训练模型使用的特征，提供用于预测的数据集，要求预测的数据集特征必须包含训练时使用的特征。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float 企业A数据特征 industry_predict
查询作业的历史实例列表 功能介绍 查询作业的历史实例列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是
获取审批详情 功能介绍 本接口用于获取审批详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/agents/{agent_id}/notices/{notice_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 可信计算节点id。
外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，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。 本文主要介绍在进行建
查询联邦学习作业列表 功能介绍 查询联邦学习作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测Tab页，单击“模型部署”，开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写要预测的“样本id”和“模型特征”对应的数值，然后单击“预测”，就会有系统弹窗弹出，显示预测结果。 注意：样
在“联邦预测”页面批量预测Tab页，查找待执行的作业，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写“分类阈值”，勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征，联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab页单击“历
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。
横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述 测试步骤 实验结果
instance 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“O
边缘节点部署模式下创建节点，该如何配置资源分配策略？ 使用场景 购买计算节点页面，选择边缘部署模式。 操作步骤 进入购买计算节点页面。 部署配置选择边缘节点部署。 云租户部署模式下，TICS服务可以按照选取的规格，为客户预置默认资源分配策略。 边缘节点部署模式下，使用的纳管节点为
联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题： 计算节点API
Iris-virginica 准备模型文件/初始权重（作业发起方） 作业发起方需要提供模型、初始权重（非必须），上传到Agent1的挂载目录下并使用命令chown -R 1000:1000 /tmp/tics1/修改挂载目录下的文件的属主和组。 使用python代码创建模型文件，保存为二进制文件model
创建或更新数据集 功能介绍 本接口用于创建或更新数据集。 - 根据是否存在id字段,判断是创建还是更新数据集 - 返回数据集ID 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/datasets 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选
根据是否存在connector_id字段，判断是创建还是更新连接器 - 创建mysql连接器时需上传驱动文件，详见应用示例 - 该接口需将请求body转换为json字符串，详见请求示例 - 返回连接器ID 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/connectors
建子项目，并在子项目中创建资源，然后以子项目为单位进行授权，使得用户仅能访问特定子项目中资源，使得资源的权限控制更加精确。 图1 项目隔离模型 父主题： 使用前必读
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