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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制
支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算；
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.
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。 父主题：
联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API
当计算节点执行横向联邦训练型作业时，若执行脚本中包含恶意行为，包含但不限于非授权访问其他作业数据、篡改文件和配置、恶意消耗容器资源等场景时，会影响到数据提供方的计算环境安全以及其他学习作业的正常执行。 针对该问题，在边缘节点部署场景中，TICS通过构建Python安全沙箱来单独运行横向联邦作业，做到作业运行的安全隔离。
删除作业 删除可信联邦学习作业 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“可信联邦学习”页面，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 可信联邦学习作业
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，使用的纳管节点为客户机器或者云上虚机，TICS服务无法主动感知到节点资源大小，需客户手动填入。 图1 资源分配策略 这样就会有不合理的资源分配场景出现，最终导致计算节点容器因资源不足启动失败。
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。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后，单击保存，完成可信联邦学习任务的创建。 完
在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面，继续配置可信联邦学习作业的参数，参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据集配置”的“可选数据列表”： 本地运行环境时，展示的是通过本地连接器发布的本地数据。 “评估型作业”只能选择当前计算节点的一个数据集。
可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API
测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题： 横向联邦学习场景
练； 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换； 训练过程中，各参与方计算节点会在本地生成子模型，由TICS负责安全聚合各子模型的参数，得到最终的模型； 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题： 横向联邦学习场景
实验结果 乳腺癌数据集作业结果 父主题： 横向联邦学习场景
感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图
空间成员在数据目录中完成数据发布，参考4.6.4 发布数据。 对接MA的计算节点如果是使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加“管理员权限”配置。 约束限制 仅CCE计算节点支持横向训练作业对接MA。 MA纳管的CCE集群要和TICS的CCE计算节点在同一个VPC下。
作栏的“历史作业”。 图4 历史作业 在历史作业列表中，单击操作栏的“执行结果”或者“作业报告”。在弹出的页面查看执行结果和作业报告。 图5 查看执行结果、作业报告 在历史作业列表中，查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。 图6 在计算节点侧查看作业计算过程
EdgeFabric）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 前提条件
EdgeFabric）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 前提条件
执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设
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