执行纵向联邦模型训练作业成功 { "job_instance_id" : "7b0df147d6464ef2877b22f6d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行纵向联邦模型训练作业成功 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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default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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下线旧版自动学习对现有用户的使用是否有影响？ 用户将无法再使用旧版自动学习的功能，且因旧版自动学习文件均存储于ModelArts统一管理账号下，用户无法找回旧版自动学习的作业记录。 旧版自动学习如何升级到新版自动学习？ 请参考新版自动学习指导文档来体验新版自动学习。 父主题： 下线公告

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资源争抢问题 TensorFlow的作业包含Ps和Worker两种不同的角色，这两种角色的Pod要配合起来完成整个作业，如果只是运行一种角色Pod，整个作业是无法正常执行的，而默认调度器对于Pod调度是逐个进行的，对于Kubeflow作业TFJob的Ps和Worker是不感知的

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50。 最大搜索深度：深度增加，每一个路径可进行搜索的深度限制增加，作业运行时间可能延长；深度减少，部分路径可能在还未搜索完成时被终止。默认值5，取值范围3-12。 最大搜索时间：合成路径规划的搜索时间限制，到达限制时间会返回已经搜索完成的路径。搜索时间增加，作业运行时间延长；搜

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概述 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。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相

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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 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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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

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配置数据集 保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮，即可发起执行横向联邦学习作业。 单击“历史作业”按钮，查看当前作业的执行情况。 单击“计算过程”按钮可以查看作业的具体执行计划。 单击“执行结果”按钮可以查看作业保存的模型文件路径，用于后续的评估型作业。 图4 查看作业的执行情况 图5

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模型训练 自动学习训练作业创建失败 自动学习训练作业失败 父主题： 自动学习

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体验强感知 (子产品-关键能力) 现场作业员 作业执行、问题执行、问题创建、打卡 APP+端侧子产品: 语音辅助, 风险预警, AI辅助, 视须协同 现场作业负责人 现场问题创建, 任务管理, 问题管理, 人员积分, 人员能力分析 APP 端侧子产品+ 作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理:

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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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以传统方式将芯片研发环境迁移云上的解决方案严重改变了芯片设计工程师线下操作方式，增加了学习成本，降低了工作效率； 多地域的研发中心协同能力不足，计算资源调度差； 作业、资源监控不直观，作业状态通知不全面、不及时，导致作业运行失败频发，资源有效利用率不高。 方案架构 图1 华为云芯片设计仿真一体化解决方案架构

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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。 作业实例管理 本接口用于查询实例执行状态。

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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根据条件查询所有场景ID（API名称：queryTaskPictureByCondition） 功能介绍 按照作业对象ID、作业对象名称、作业对象编码、作业类型名称、采集开始时间、采集结束时间筛选获取场景ID。 相关API 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到To

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编辑批量预测作业 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“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。

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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年4月1日创建了自动学习的图像分

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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

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