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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
部署计算节点时，“状态”列长时间显示为“部署中”（超过20分钟），如何查看计算节点部署情况？ 用户部署计算节点的节点，如果是第一次部署计算节点，会从远端拉取计算节点的镜像版本到节点，导致时间较长。当节点上已经存在镜像版本，再次在该节点上部署计算节点时，会直接使用节点上的镜像版本创建计算节点，创建时间较快。
如何排查可信环境互信状态 使用场景 在部署了空间和可信计算环境后，用户如何去排查空间和可信计算环境的互信状态。 操作前提 已部署空间和可信计算节点。 操作步骤 进入空间管理页面。 单击空间名称进入空间详情页面。 图1 空间详情 单击可信计算环境TAB页。 鼠标单击未信任节点旁边问号按钮，查看节点未信任原因。
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，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，之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 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
计算节点API应用示例 本节通过curl 方式调用TICS API，端到端执行分析型作业为例，介绍使用TICS API的基本流程。 获取用户token 获取用户的token，因为在后续的请求中需要将token放到请求消息头中作为认证。 获取可信节点详情 获取调用后续接口参数信息，例如可信节点id。
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据，在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2
步骤5：空间成员部署计算节点 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，将自己的数据上传，用于可信计算服务的输入。 部署计算节点 空间成员登录TICS控制台。进入TICS控制台后，单击页面左侧“通知管理”，进入通知管理页面。 浏览通
步骤6：空间成员发布数据 发布数据 空间成员登录TICS控制台。进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”，进入“计算节点管理”页面。 在“计算节点管理”页，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页
创建连接器 连接器用来快速连接到用户名下的各类资源服务。 前提条件 计算节点处于运行中，且所在空间信息的“认证状态”为“已认证”。 建议使用者提前了解MapReduce服务（MRS Hive）集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务（MRS Hive）时，选择的MRS集群
创建连接器 连接器用来快速连接到用户名下的各类资源服务。 前提条件 计算节点处于运行中，且所在空间信息的“认证状态”为“已认证”。 建议使用者提前了解MapReduce服务（MRS Hive）集群。 “连接器类型”选择MapReduce服务（MRS Hive）时，选择的MRS集群
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
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
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