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创建可信联邦学习训练型作业 参考步骤创建横向训练型作业创建可信联邦学习训练型作业，运行环境选择ModelArts和PriorityModelArts时，新增的资源配额是使用MA Lite资源池进行训练时，工作负载需要配置的资源参数。 图2 配置参数 父主题： 可信联邦学习作业

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0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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参数类型 描述 differences Array of ParamGroupParameterDifferences objects 老本版参数之间区别的集合。 表5 ParamGroupParameterDifferences 参数 参数类型 描述 parameter_name String

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报告对比 操作步骤 登录性能测试服务控制台，在左侧导航栏中选择“PerfTest测试工程”，单击待操作工程后的。 在“性能报告”页签下，选择需要对比报告的任务，单击任务名称。 在“报告列表”单击“报告对比”。 勾选需要对比的测试报告，单击“确定”。 最多可以选择3份离线报告进行对比，第一勾选的报告作为基线报告。

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数据对比（对比灾备项） 对比使用场景 对比灾备项可以对比业务数据库和灾备数据库的数据一致性，目前灾备对比功能支持以下几种对比方式： 对象级对比：支持对数据库、索引、表、视图、存储过程和函数等对象进行对比。 数据级对比分为行对比和内容对比。 行对比：对比同步的表的行数是否一致，只查

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 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

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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数据对比 内容对比不支持哪些数据类型 DRS对比任务对数据库有什么影响 DRS对比任务耗时预估

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数据对比 对比任务报错，关键词“失败报错：service SDV failed! cause by: the size of records in one shard[ *** ] of target database, exceeds the max size 200000” 父主题：

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新建评测对比任务。 图4 对比任务 评测对比相关操作 在“评测对比”列表，可对任务进行以下操作。 表1 评测对比相关操作 任务 操作步骤 查找对比任务 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询。 查看对比任务详情 单击对比任务名称，可在对比任务详情页查看该评测对比详情、报告对比、任务日志。

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对比管理 在仓库详情的“代码”页签下的“对比”子页签，支持通过对比查看分支之间或标签版本之间发生的代码变化。 分支之间对比后可根据需要新建合并请求。 父主题： 管理代码文件

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对比管理 查询对比策略 修改对比策略 查询健康对比列表 查询健康对比任务详情 获取健康对比对象级对比概览 查询数据级流式对比列表 父主题： API v5（公测中）

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题： 横向联邦学习场景

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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

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安全沙箱机制 背景 当计算节点执行横向联邦训练型作业时，若执行脚本中包含恶意行为，包含但不限于非授权访问其他作业数据、篡改文件和配置、恶意消耗容器资源等场景时，会影响到数据提供方的计算环境安全以及其他学习作业的正常执行。 针对该问题，在边缘节点部署场景中， TICS 通过构建Pyth

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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