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部署计算节点 同一个空间中的用户,在使用可信计算服务时(多方安全计算和可信联邦学习),需要部署计算节点,将数据上传,作为可信计算服务的输入,通过执行多方安全计算和可信联邦学习作业后,最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署,支持云容器引擎(CCE,Cloud Container
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
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.
准备数据 首先,企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息,例如双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集。 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
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
运行作业时,提示存在数据泄露风险,怎么处理? 如果错误提示是可能泄露了唯一标识(may disclose the specific value of the uniqueID…),则检查自己的最终输出结果中,是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。例如输出了名字,而名字可
运行作业前,提示“Privacy rule verification failed”,怎么处理? 当在作业编辑页面编写SQL语句,并试图运行时,右上角提示“Privacy rule verification failed”。 原因是SQL语句中存在使用隐患字段的情况。 请根据具体
创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮,进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型,点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
源列表。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
企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上,通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下: 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集,没有发布新的数据集。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
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。 hfl_type String fl作业类型枚举。1.TRAIN训练,2.EVALUATE评估
创建新容器来执行,这两个配额参数的值为创建新容器的CPU核数和内存大小,默认CPU核数为1,内存大小512M。 然后勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业,然后勾选“选择模型”列表中对应模型,最后单击“确定”按钮完成作业创建。 参数配置完成后,单击确认,完成批量预测任务的创建。
某企业A在进行新客户营销时的成本过高,想要通过引入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
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。
前往计算节点 进入计算节点管理界面后,选择左侧“实例管理”。 实例管理页面上方展示了计算节点资源使用概况,分别为当前节点的多方安全计算和可信联邦学习的CPU资源当前使用量,并每分钟刷新一次。下方列表默认优先展示失败状态的实例,可通过列表调整按照执行时间排序,并支持以下筛选条件: 实例ID:全匹配或前N位模糊匹配
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
0.037553105503320694 编写训练脚本(作业发起方) 作业发起方还需要编写联邦学习训练脚本,其中需要用户自行实现读取数据、训练模型、评估模型、获取评估指标的逻辑。计算节点会将数据集配置文件中的path属性作为参数传递给训练脚本。 JobParam属性如下: class
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。
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
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