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使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果，可以进一步评估横向联邦模型，将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮，获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic
"result_ext" : "" } 状态码 状态码 描述 200 查询执行结果成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理
择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
首先企业A要在“数据选择”页面选择双方发布的数据集，已选择的数据集会出现在右侧，所选的数据集会用于后续的步骤。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
基于多方安全计算功能准备好合适的数据，本文主要介绍双方对已有的数据进行样本对齐、特征筛选和联邦建模，并对产生的模型进行评估。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
其中为了保证数据安全，企业A和大数据厂商B通过讨论决定使用hash过后的手机号作为已有数据的唯一标识id字段，并将唯一标识作为数据对齐的依据。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。
管理文件 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。通过文件管理，参与方无需通过登录后台手动导入模型文件，而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后，创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数
据源注册、隐私策略（敏感，非敏感，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
弹性公网IP提供外网访问能力，可以灵活绑定及解绑，随时修改带宽。未绑定弹性公网IP的云服务器无法直接访问外网，无法直接对外进行互相通信。 存储方式 提供OBS存储和极速文件存储两种持久化存储卷的选择。 OBS存储 存储方式选择obs存储时，可以选择自动创建OBS桶，也可以通过下拉框的搜索功能
弹性公网IP提供外网访问能力，可以灵活绑定及解绑，随时修改带宽。未绑定弹性公网IP的云服务器无法直接访问外网，无法直接对外进行互相通信。 存储方式 提供OBS存储和极速文件存储两种持久化存储卷的选择。 OBS存储 存储方式选择obs存储时，可以选择自动创建OBS桶，也可以通过下拉框的搜索功能
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
在实例列表中，查找待查看计算过程的作业，单击实例ID展开，在操作栏单击“计算过程”。 图4 在计算节点侧查看作业计算过程 计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开任务详情，可以查看更详细的计算过程信息。 图5 作业计算过程信息详情（截图为多方安全计算作业示例，请以实际作业为准）
可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估
使用空间API可以查询TICS空间的相关信息，如获取空间列表、获取计算节点列表等。空间API可通过调用IAM服务“获取用户Token接口”获取Token进行认证鉴权，支持在API Explorer平台在线调试。空间API支持的接口请参见表1。 使用计算节点API可以对计算节点进行
创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是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过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。
弹性公网IP提供外网访问能力，可以灵活绑定及解绑，随时修改带宽。未绑定弹性公网IP的云服务器无法直接访问外网，无法直接对外进行互相通信。 存储方式 提供OBS存储和极速文件存储两种持久化存储卷的选择。 OBS存储 存储方式选择obs存储时，可以选择自动创建OBS桶，也可以通过下拉框的搜索功能
TICS计算节点需独享ief纳管节点。 考虑docker\ief边缘服务对资源的占用，建议策略分配参考表1。 表1 策略分配 纳管节点规格 CPU（分析+学习） 内存（分析+学习） 32U64G <=26 <=50G 64U128G <=50 <=100G
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