LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题，支持用户双方训练联合逻辑回归（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。 TICS 采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 样本对齐支持PSI算法

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initiateMultipartUpload 初始化分段上传任务时设置加密算法、密钥，对分段上传任务最终生成的对象启用服务端加密。 SSE-KMS SSE-C ObsClient.uploadPart 上传段时设置加密算法、密钥，对分段数据启用服务端加密。 SSE-C ObsClient.copyPart

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图1 创建加密数据 加密数据以键值对形式存储，其中值需要填写两次。每个加密数据集可以添加多条加密数据。 单击“创建”。 创建后可以查看数据，但出于数据隐私保护，暂不支持查看明文数据。且您可以编辑或删除加密数据。 图2 加密数据 绑定加密数据到边缘节点 您可以在多处绑定加密数据到边缘

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加密说明 OBS iOS SDK支持服务端加密的接口见下表： OBS iOS SDK接口方法 描述 支持加密类型 putObject 上传对象时设置加密算法、密钥，对对象启用服务端加密。 SSE-KMS SSE-C getObject 下载对象时设置解密算法、密钥，用于解密对象。

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初始化分段上传任务时设置加密算法、密钥，对分段上传任务最终生成的对象启用服务端加密。 SSE-KMS SSE-C ObsClient->uploadPart ObsClient->uploadPartAsync 上传段时设置加密算法、密钥，对分段数据启用服务端加密。 SSE-C ObsClient->copyPart

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InitiateMultipartUpload 初始化分段上传任务时设置加密算法、密钥，对分段上传任务最终生成的对象启用服务端加密。 SSE-KMS SSE-C ObsClient.UploadPart 上传段时设置加密算法、密钥，对分段数据启用服务端加密。 SSE-C ObsClient.CopyPart

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专属加密 图解专属加密 功能特性 产品优势 使用场景 版本说明

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专属加密 操作指引 购买专属加密实例 查看专属加密实例 使用专属加密实例 退订专属加密实例 创建专属加密集群 管理集群

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透明加密 GaussDB (DWS)支持透明数据加密（Transparent Data Encryption简称TDE或透明加密），对数据文件进行实时加密和解密，保护用户数据隐私。 功能介绍 透明数据加密（TDE）是指加密GaussDB(DWS)的数据文件。 通常在数据库的安全防护

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数据加密 创建与卸载SFS Turbo加密文件系统 通过加密传输保护网络传输链路的数据安全

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获取模型网络权重，进行权重格式转换；支持客户进行数据集封装，打通适配模型的训练、微调、在线推理流程；支持客户进行模型的并行化改造，处理适配模型运行过程中的技术问题。 模型迁移与调优支持：调研客户业务场景，支持客户分析模型代码结构，分析迁移可行性，设计迁移方案。支持客户进行模型迁移

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加密处理 在数据服务首页左侧导航，选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 安全管理 > 加密处理”，进入“加密处理”界面。 配置加密处理任务参数，如图1所示。 参数说明如下所示： 任务名称：加密处理任务的自定义名称。 文件路径：待检测文件的OBS路径。

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string 执行加密操作的组织ID。 decOrgIDs []string 除了执行加密操作的组织ID以外，可以解密该消息的组织ID列表。 data string 需要加密的数据明文。 options interface{} 其他选项，目前支持输入一个bool类型，用于指定加密后，是否更新群组密钥。

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加密示例 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 上传对象加密 以下代码展示了在上传对象时使用服务端加密功能： // 创建ObsClient实例 var obsClient

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邮件加密 1. 对外发送涉密内容时，可为邮件添加密码。收件方通过该密码解密后方可访问邮件正文及附件内容。 2. 收件方收到加密邮件后，真正的邮件内容在附件中。需要下载附件且通过密码解压后查看邮件内容。解压后的邮件为EML格式，可通过导入平台或者其他第三方邮件客户端打开查看。 父主题：

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小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通过API接入模型服务，同时支持将平台预置模型进行微调后，部署为模型服务，模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通过调测模型，可检验

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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