删除作业 删除可信联邦学习作业 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，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 可信联邦学习作业

查看更多 →

用户下拉选择作业的运行位置： LOCAL表示的是可信联邦学习作业在本地运行。 ModelArts表示的是可信联邦学习作业在ModelArts Lite资源池纳运行。 PriorityModelArts表示的是可信联邦学习作业优先使用ModelArts Lite资源池运行，没有则在本地运行。

查看更多 →

5 小时 = 2.43 元 存储费用：自动学习作业的数据通过 对象存储服务 （OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。 综上，运行自动学习作业的费用 = 计算资源费用（2.43 元） + 存储费用 示例：使用专属资源池运行自动学习作业。计费项：标准存储费用 假设用户于2023

查看更多 →

ModelArts自动学习所创建项目一直在扣费，如何停止计费？ 将所创建的自动学习作业删除，即可停止计费。 解决方法：在所创建自动学习作业列表中，单击作业列表右方操作下的“删除”即可停止计费。 父主题： 计费相关

查看更多 →

通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题： 可信联邦学习作业

查看更多 →

用于获取计算节点列表。 数据集管理 用于查询空间已注册数据集列表。 联邦分析作业管理 用于查询多方安全计算作业列表。 联邦学习作业管理 用于查询联邦学习作业列表。 作业实例管理 用于查询作业的历史实例列表。 审计日志管理 用于查询审计日志。 表2 TICS 计算节点API接口说明 接口类型

查看更多 →

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 纵向联邦作业中支持对两方数据集进行样本对齐，在不泄露数据隐私的情况下计算出双方共有的数据，并将共有的数据作为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述

查看更多 →

据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本，训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。

查看更多 →

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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面，继续配置可信联邦学习作业的参数，参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据集配置”的“可选数据列表”：

查看更多 →

方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横

查看更多 →

使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

查看更多 →

超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

查看更多 →

行组合。例如：测试手机的基本功能可以作为一个测试点。 进入已创建的思维导图。 在顶部操作栏，单击“预期结果”右侧的，将显示“动作因子”、“数据因子”、“有效值”、“无效值”。 选中需要添加数据因子的节点，单击思维导图上方工具栏中。例如：在测试手机的基本功能中，用户可以配置“使用手

查看更多 →

恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

查看更多 →

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Python安全沙箱来单独运行横向联邦作业，做到作业运行的安全隔离。 验证安全沙箱防护能力

查看更多 →

在测试设计列表中，单击操作列中的，在下拉栏中单击“重命名”。 弹框中将显示思维导图上一个旧名称，用户可以输入不超过500字符的新名称。 单击“确定”，完成对思维导图的重命名。 绘制思维导图 完成新建思维导图操作后，在“测试设计”页面单击需要编辑的思维导图名称，即可进行思维导图的绘制。 新增节点 新增节点包括新增邻

查看更多 →

IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统

查看更多 →

如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时，需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证，本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ，即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

查看更多 →

空间API 统计信息管理 空间管理 数据集管理 联邦分析作业管理 联邦学习作业管理 作业实例管理 审计日志管理 可信节点管理

查看更多 →

IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

查看更多 →

参数项 说明 规划名称 思维导图规划的名称，支持汉字、大小写英文字母、数字、小数点、下划线等，不超过30个字符。 单击“确定”，思维导图新建成功，进入思维导图页面。 思维导图页面相关操作如表2所示 表2 思维导图页相关操作 操作项 说明 编辑思维导图规划名称 单击思维导图规划名称，可以

查看更多 →