等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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的数据有诸多好处，它可以保证不同 服务器 上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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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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成长地图 | 华为云 开源镜像站 开源镜像站（Mirrors）是由华为云提供的开源组件、开源操作系统及开源DevOps工具镜像站，致力为用户提供全面、高速、可信的开源组件/OS/工具下载服务。 详细文档 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转Mirrors 01 了解 开源镜像站由华为云

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在Mirrors中搜索镜像库/组件

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的电信级故障模式库标准。紧随社区主流版本，修复开源bug，持续上线新功能，进行版本升级。 使用开源软件成熟度低，无法保证关键业务，商业案例少；自研周期长，并需要长时间进行验证。 能力强大 100%兼容开源，支持一键扩容，深度优化开源代码提升性能和可靠性，支持消息查询、消息迁移等高级特性。

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ClickHouse开源增强特性 MRS ClickHouse具备“手动挡”集群模式升级、平滑弹性扩容、高可用HA部署架构等优势能力，具体详情如下： 手动挡集群模式升级 如图1所示，多个ClickHouse节点组成的集群，没有中心节点，更多的是一个静态资源池的概念，业务要使用Cl

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开源命令兼容性 Redis 4.0支持及禁用的命令 Redis 5.0支持及禁用的命令 Redis 6.0支持及禁用的命令 Web CLI中支持和禁用命令 实例受限使用命令 部分命令使用限制 Redis 3.0支持及禁用的命令（已停售） Memcached支持和禁用的命令（已停售）

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D CS 基于开源Redis、Memcached向用户提供一定程度定制化的缓存服务，因此，除了拥有开源服务缓存数据库的优秀特性，DCS提供更多实用功能。 与开源Redis差异 表1 DCS与自建开源Redis的差异说明 比较项 开源Redis DCS Redis 服务搭建 从自行准备服务器资源到Redis搭建，需要0.5~2天。

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与开源RocketMQ的差异 分布式消息服务RocketMQ版在兼容开源RocketMQ基础上，对版本特性做了一定程度的定制和增强。 表1 分布式消息服务RocketMQ版与开源RocketMQ的差异说明 功能项 分布式消息服务RocketMQ版 开源RocketMQ 延迟消息/定时消息

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什么是开源治理服务 开源治理服务（CodeArts Governance）是针对软件研发提供的一站式开源软件治理服务，凝聚华为在开源治理上的优秀实践经验，提供开源软件元数据及软件成分分析、恶意代码检测等能力，从合法合规、网络安全、供应安全等维度消减开源软件使用风险，助力企业更加安全、更加高效地使用开源软件。

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访问华为开源镜像站并登录，如图1所示。 图1 登录开源镜像站 使用导航栏或搜索功能快速找到自己需要的镜像类型，如图2所示。 图2 查找镜像 单击目标镜像类型的卡片，根据提示操作即可快速下载该镜像，如图3所示。 图3 下载镜像

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组件统一搜索 您可以在开源镜像站中搜索某个需要的开源组件及其基本信息。 开源镜像站论坛 您可以就开源镜像站使用及相关技术问题在论坛中发帖进行交流，相关的技术专家会进行答复或建议。 应用场景：加速开源组件下载 您可以在本地开发环境、华为云编译构建服务或其他场景，使用开源镜像站进行加速下载需要的开源开发组件、工具或操作系统。

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开源治理服务常见问题 成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析的安全编译选项类问题如何分析？ 成分分析的安全配置类问题如何分析？ 组件版本为什么没有被识别出来或识别错误？ 成分分析的开源漏洞文件路径如何查看？ 成分分析的任务扫描失败怎么办？ 扫描到恶意代码如何定位？ 如何解决Roles

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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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的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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