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批量预测 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题： 联邦预测作业
与其他云服务的关系 统一身份认证服务 TICS使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证和鉴权功能。 云审计服务 TICS使用云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS）审计用户在管理控制台页面的操
管理密钥 密钥用于对加密的数据文件进行AES加解密。在多方安全计算作业场景，当SQL语句使用系统函数进行AES加解密时需要使用密钥。 约束限制 上传密钥文件需要以.key为后缀结尾。 上传密钥文件大小不超过256B。 上传密钥文本为base64编码之后的密钥，长度小于1000。 上传密钥
步骤1：准备工作 如果您是第一次使用TICS，请参考准备工作，完成注册账号并实名认证、配置CCE服务、购买TICS服务、授权IAM用户使用TICS、准备数据、启用区块链审计服务（可选）等一系列准备工作。 本入门示例，是为了演示TICS使用的全流程。组织方在组建空间时，需要至少添加1位合作方。 父主题：
String fl作业类型枚举。TRAIN（训练），EVALUATE（评估）。 hfl_platform_type 否 String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL（本地），MODEL_ARTS（modelarts） agent_id 是 String 作业发起可信计算节点id，最大32位，由字母和数字组成
S服务购买时直接创建的CCE集群，不能是已有集群。 CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网，应与数据源所在云服务（如MRS Hive、DWS等）的虚拟私有云、子网保持一致，以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算，当前TICS费用已包含CCE集群费用。
用户需要计算节点短暂脱离空间，一段时间内不想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点下线。即“计算节点状态”为“在线”时，触发单击下线，计算节点会切换成离线状态，180秒后空间其他参与方无法使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户想要加入空间，想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点上线。
String fl作业类型枚举。1.TRAIN训练,2.EVALUATE评估 hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL，MODEL_ARTS learning_rate String 纵向联邦算法学习率 algorithm_type String
oken放到请求消息头中作为认证。 获取空间列表 获取调用后续接口参数信息，例如可信节点id。 准备数据 在调用API之前(分析类型)，您需要准备如下数据。 表1 准备数据 数据项 名称 说明 样例 云账户信息 项目名 TICS所属的项目名。 Project Name 项目ID TICS所属的项目ID。
要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使得用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 TICS部署时通过物理区域划分，为项目级服务。授权时，“作用范围”需要选择“区域级项目”，然后在指定区域（如华北-北京1）对应
strings 样本对齐agentName dataset_ids 否 Array of strings 样本对齐数据集id集合 large_data_agent 否 String 大数据量参与方agentId，最大32位，由字母和数字组成 job_creation_agent 否 String
description String 作业描述 ext String 参数等额外信息 hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL本地 hfl_type String FL作业类型枚举。TRAIN训练，EVALUATE评估 is_single_predict
String fl作业类型枚举。1.TRAIN训练,2.EVALUATE评估 hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL，MODEL_ARTS learning_rate String 纵向联邦算法学习率 algorithm_type String
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 选择创建完成的CCE集群，如果没有可用的CCE集群，可单击右边的“创建集群”按钮，购买CCE集群。
同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 样本对齐支持PSI算法 纵向联邦作业中支持对两方数据集进行样本对齐，在不泄露数据隐私的情况下计算出双方共有的数据，并将共有的数据作为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题： 纵向联邦建模场景
Trusted Intelligent Computing Service ）在面向政企行业中， 打破跨行业的数据孤岛， 实现行业内部、跨行业之间在数据隐私保护下的多方数据联合分析和联邦计算能力。 产品首页 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转TICS 01 了解 了解可信智能计
准备项 说明 购买TICS服务 在TICS控制台通过下单建立数据空间，或者将租户加入已有的数据空间。 部署计算节点 在TICS控制台通过购买计算节点，支持接入数据空间进行操作。 创建连接器 在计算节点中，通过连接器连接数据源，用于后续的加密计算操作。 网络 确保计算节点能够与TICS空间部署节点互联互通。
隐私求交黑名单共享场景 场景描述 准备数据 发布数据集 创建并运行隐私求交作业 查看求交结果 父主题： 使用场景
DatasetFeatureEntity 参数 参数类型 描述 agent_id String 数据集所属agent id dataset_name String 数据集名称 features Array of strings 数据集特征集合 请求示例 获取纵向联邦作业详情 get https://x.x
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