可信智能计算服务 TICS
可信智能计算服务 TICS
- 最新动态
- 功能总览
- 产品介绍
- 快速入门
- 用户指南
- 最佳实践
- 开发指南
- API参考
-
常见问题
- 什么是区域和可用区?
- 什么是项目?
- 什么是配额?
- 一个CCE集群可以为同一用户的多个空间使用吗?
- 节点的可用资源如何查询?
- 合作方如何获取租户名称?
- 计算节点如何切换状态?
- 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?
- 运行作业前,提示“Privacy rule verification failed”,怎么处理?
- 运行作业时,提示存在数据泄露风险,怎么处理?
- 为什么空间详情中“作业执行统计”实例数与空间作业中实例数统计不一致?
- 执行分析作业时,提示“节点内存不足,已拒绝在节点中运行该任务”,如何解决?
- 为什么我的计算结果每次计算时结果都不一样?
- 执行作业时,提示“启动新任务失败,服务器任务队列超出缓存长度”,如何解决?
- 联邦sql分析作业运行过慢,如何提升执行速度?
- 可信计算节点发生主备切换,原节点登录地址不可用,如何处理?
- 如何创建及查找sfs_turbo文件系统的ID?
- 如何确认在跨VPC的情况下计算节点与SFS_Turbo文件系统连通性
- 如何排查可信环境互信状态
- 边缘节点部署模式下创建节点,该如何配置资源分配策略?
- 创建数据集时,不允许使用哪些名字?
- 如何更换计算节点db私钥?
- 如何修改结果文件的权限?
- 执行联邦学习作业时,报“ERROR UNAVAILABLE:Network closed for unknown reason”,如何解决?
- 文档下载
- 通用参考
本文导读
展开导读
链接复制成功!
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。
- 创建训练型横向联邦学习作业。
图1 创建训练型横向联邦学习作业
- 配置作业的执行脚本,训练模型文件。
- 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为评估数据集。横向联邦中,需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。
图3 配置数据集
- 保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮,即可发起执行横向联邦学习作业。
- 单击“历史作业”按钮,查看当前作业的执行情况。
- 单击“计算过程”按钮可以查看作业的具体执行计划。
- 单击“执行结果”按钮可以查看作业保存的模型文件路径,用于后续的评估型作业。
图4 查看作业的执行情况
图5 查看作业的具体执行计划图6 查看作业的执行结果
父主题: 测试步骤