数据集 数据集主要包含两块：左侧树状导航展示数据集路径、右侧可进行新建数据集操作。 图1 数据集 数据集可以直接从数据源在线导入，也可以离线导入本地文件。 图2 数据集导入 单击“数据集”，可看到该数据集详情和元数据信息。 图3 数据集详情 图4 元数据 父主题： DataLab用户手册

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数据集成 数据源管理 支持通过手动配置或批量导入的方式接入数据源 图1 数据源管理 任务设计 拖拉拽设计 支持组件化拖拉拽方式快速完成数据同步任务的设计，用户在完成设计后，可通过预检测确认设计无误，通过开始、停止、刷新、查看日志等操作调试任务。 图2 拖拉拽设计 字段自动映射 配

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数据集成 CDM 与其他数据迁移服务有什么区别，如何选择？ CDM有哪些优势？ CDM有哪些安全防护？ 如何降低CDM使用成本？ CDM未使用数据传输功能时，是否会计费？ 已购买包年包月的CDM套餐包，为什么还会产生按需计费的费用？ 如何查看套餐包的剩余时长？ CDM可以跨账户使用吗？

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在数据类型中，选择“数据集”。 图1 选择数据集 按需选择对应的数据集，更多操作请参见数据集管理。 父主题： 数据接入

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数据集成 支持接入的日志 接入数据 父主题： 设置

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数据集 表1 数据集权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据集列表 GET /v1.0/{project_id}/common/datasets octopus:dataset:list

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数据集 获取数据集列表 创建数据集 获取数据集详情 删除数据集 父主题： API

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数据集成 概述 实例管理 连接管理 映射管理 作业管理

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连接器管理 用于管理连接器。 数据注册管理 用于管理数据集列表。 任务管理 用于管理作业任务。 通知管理 用于管理通知。 数据集管理 用于管理数据集。 多方安全计算作业管理 用于管理多方安全计算作业。 联邦学习作业管理 用于管理可信联邦学习作业。 联邦预测作业管理 用于管理批量联邦预测作业。

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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将旧版项目升级到新版 自动学习功能升级为新版，如果您的项目是在旧版中创建，需升级后再使用。未升级的自动学习项目，无法进行数据标注、训练以及部署等操作。 “预测分析”类型的项目，可以不执行升级，直接使用新版自动学习。 升级到新版 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“自动学习”，进入“自动学习”项目列表页面。

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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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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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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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如何做课程学习？ 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学

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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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AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相

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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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，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Imbalanced-Learn中的SMOTE算法，进行了数据集的扩充。下表为扩充过后的数据集统计信息。 乳腺癌数据集统计信息。 统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目

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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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