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委托联邦用户管理资源 如果您需要将账号A的资源委托给账号B的联邦用户进行管理。首先您可以登录账号A，为账号B创建委托并授予命名空间权限。接下来登录账号B，与账号B做联邦身份认证，认证完成后，账号B将委托权限分配给联邦用户，使得联邦用户可以切换为账号A的委托。
引言 随着机器学习和深度学习技术的快速发展，模型的复杂度和规模也在不断增加。这使得在资源受限的环境中部署这些模型变得困难，尤其是在联邦学习的场景中，模型需要在多个设备上进行训练和更新。模型压缩与加速技术可以有效地减小模型的大小和计算复杂度，从而提高模型在联邦学习中的应用效果。
错误码 无 父主题： 联邦身份认证管理
训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。
容器存储 存储概述 挂载本地存储 挂载存储卷 创建存储卷声明 父主题： 集群联邦
父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
在“容器舰队”页签下找到已开通集群联邦的舰队，单击名称进入详情页。 在左侧导航栏中选择“命名空间”，在命名空间列表中，选择需要删除的命名空间，单击“删除”。 如需同时删除多个命名空间，可勾选多个命名空间并单击“批量删除”。 根据提示，单击“是”进行删除操作。 父主题： 集群联邦
服务与路由 服务与路由概述 服务（Service） 路由（Ingress） 父主题： 集群联邦
工作负载 创建工作负载 容器设置 管理工作负载 父主题： 集群联邦
图1展示了流量如何从MCI流向集群：从域名 foo.example.com 流入的流量流向了两个集群中带有标签 app:foo 的 Pod，从域名goo.example.com 流入的流量流向了两个集群中具有标签 app:goo的 Pod。
每一个客户方部署联邦学习框架后，其主要工作包括：对本地数据进行预处理；发起联邦学习训练任务；参与联邦学习任务；部署联邦学习模型在本地进行预测和推断。服务端主要工作包括：实时监控客户端参与方的连接情况；对上传的客户端模型进行聚合；挑选客户端参与客户端本地训练；上传全局模型。
联邦学习本质上试一种分布式机器学习技术，或机器学习框架。其目标是在保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现共同建模，提升AI模型的效果。详情请点击博文链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/159107
具体来说，MCS的应用场景非常广泛，典型的应用场景包括： 应用容灾：使用MCS，您可以在多个区域的不同集群中访问同一个Service，因此如果某个集群中应用不可用，访问请求可切换至其他集群进行处理。
联邦学习本质上试一种分布式机器学习技术，或机器学习框架。其目标是在保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现共同建模，提升AI模型的效果。
联邦学习在推荐系统中的应用 在实际应用中，联邦学习可以通过以下步骤来实现： 数据收集与加密 每个用户的数据通常存储在本地设备中，包括历史点击、购买、评分等信息。在联邦学习中，数据首先通过加密或匿名化方式收集，以保护用户隐私。
/question/27645858/answer/375985062 同态加密在联邦计算中的应用随着区块链、隐私计算等新兴领域的发展及其对隐私保护的更高要求，同态加密也被应用到了更为丰富的领域。
多集群负载伸缩 负载伸缩概述 负载伸缩使用流程 FederatedHPA策略 CronFederatedHPA策略 父主题： 集群联邦
为集群所在舰队开通集群联邦，并确保集群已成功接入集群联邦。具体操作请参见集群联邦。 创建联邦工作负载，并配置对应的服务。 以nginx镜像为例，将在cce-cluster01与cce-cluster-02集群上部署nginx的工作负载，并配置相应的服务。
文件存储（SFS）：提供按需扩展的高性能文件存储（NAS），可为容器提供文件共享访问，用于需要多读多写的文件持久化存储，适用于多种工作负载场景，包括媒体处理、内容管理和Web服务、大数据和分析应用程序等场景。
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