深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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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线上培训课程介绍 华为云开发者学堂会根据产品的调整和技术的更新，调整已有课程或上线新的课程。学员可以根据自己的实际情况，报名并参加华为云线上培训课程，随时随地学习。 当前已上线学习路径和在线课程包括： 数据库、计算机视觉、鲲鹏、物联网、云迁移等热门技术学习路径； HCIA、HCIP、HCIE职业认证在线课程学习路径；

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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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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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创建纵向联邦学习作业 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择挂载方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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容器化的多方数据源计算节点、聚合计算节点的部署管理，支持云上、边缘、H CS 多种部署模式。 TICS版本及规格说明 表1 TICS版本 版本 建议使用场景 企业版 满足企业级规模商用。 表2 TICS规格说明 规格 服务内容 联邦SQL分析 支持 横向联邦学习 支持 纵向联邦学习 支持

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non-schedule]。add-labels：添加计算节点标签。delete-labels：删除计算节点标签。stop：停止节点。reboot：重启节点。start：启动节点。schedulable：设置节点可被调度。non-schedule：设置节点不可被调度 命令示例 删除计算节点标签 health edit

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云端建模与计算 提交体积计算作业 查看作业详情 父主题： 堆体测量

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计算节点扩容 随着业务数据的增加，为了提高实例业务稳定性，您可对DDM实例节点进行扩容。 使用须知 计算节点扩容期间，服务不中断，不影响业务的正常运行。 请在业务低峰时间段进行节点扩容操作。 请确保实例关联的数据节点状态正常并且没有进行其他操作。 一个DDM实例最多支持32个节点。

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（可选）点位计算 点位计算特性为可选项，支持点位清洗和点位缩放功能。具体描述请参见点位计算。 使用点位计算特性，会造成一定的性能消耗，性能消耗在10%以内。 点位缩放 增加点位缩放配置，在基于IoT边缘实现OT数采章节的配置上，可以选择增强功能“高级配置 > 点位缩放”。 访问I

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评测分数计算介绍 评分方案介绍 AB类log函数评分方案 AB类均匀权重（Average）评分方案 C类均匀权重评分（Average）方案 父主题： 评测管理

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计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理

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Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment

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科学计算大模型 气象/降水模型 海洋模型 父主题： API

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创建HetuEngine计算实例 本章节指导用户新创建HetuEngine计算实例。计算实例创建成功后，停止集群前需手动停止计算实例；重启集群后，要使用集群中的计算实例，需要手动启动计算实例。 单个租户可以创建多个计算实例，多个计算实例负载均衡，可以提高性能及容错能力（ MRS 3

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批量计算 在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark

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