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測試步驟 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 訓(xùn)練型橫向聯(lián)邦作業(yè)流程 評估型橫向聯(lián)邦作業(yè)流程 父主題： 橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景
應(yīng)用服務(wù)器 升級RemoteApp或app_publisher程序
父主題： 使用TICS可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行聯(lián)邦建模
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基于多方安全計算功能準(zhǔn)備好合適的數(shù)據(jù)，本文主要介紹雙方對已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本對齊、特征篩選和聯(lián)邦建模，并對產(chǎn)生的模型進(jìn)行評估。 父主題： 使用TICS可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行聯(lián)邦建模
至此使用可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行聯(lián)邦建模的過程已經(jīng)完成，企業(yè)A已經(jīng)訓(xùn)練出了一個符合自己要求的算法模型，后續(xù)文檔會介紹如何使用已有的算法模型對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。 父主題： 使用TICS可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行聯(lián)邦建模
獲取聯(lián)邦認(rèn)證unscoped token(IdP initiated) 功能介紹 該接口可以用于通過IdP initiated的聯(lián)邦認(rèn)證方式獲取unscoped token。
為了模擬橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景，將數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為三個大小類似的部分：（1）xx醫(yī)院的訓(xùn)練集；（2）其他機(jī)構(gòu)的訓(xùn)練集；（3）獨(dú)立的測試集，用于準(zhǔn)確評估橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)得到的模型準(zhǔn)確率。此外由于原始的數(shù)據(jù)集較小，采用了Imbalanced-Learn中的SMOTE算法，進(jìn)行了數(shù)據(jù)集的擴(kuò)充。
低秩自適應(yīng)（LoRA）等技術(shù)顯著降低了通信開銷，使聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用于LLM成為可能。 異構(gòu)自適應(yīng)聯(lián)邦LoRA通過基于重要性的參數(shù)截斷方案，使不同客戶端能夠根據(jù)自身資源情況調(diào)整LoRA秩，實(shí)現(xiàn)資源感知的聯(lián)邦學(xué)習(xí)。
解決方案 如果是縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)作業(yè)，您可以在該縱向聯(lián)邦作業(yè)詳情頁面嘗試新增內(nèi)存配額和CPU配額，然后重新執(zhí)行作業(yè)。 如果是橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)作業(yè)，您可以在該橫向聯(lián)邦作業(yè)詳情頁面嘗試新增內(nèi)存配額和CPU配額，然后保存、提交審批，等待審批通過后再重新執(zhí)行作業(yè)。
圖7 作業(yè)計算過程信息詳情（截圖為多方安全計算作業(yè)示例，請以實(shí)際作業(yè)為準(zhǔn)） 父主題： 可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)作業(yè)
評估型橫向聯(lián)邦作業(yè)流程 基于橫向聯(lián)邦作業(yè)的訓(xùn)練結(jié)果，可以進(jìn)一步評估橫向聯(lián)邦模型，將訓(xùn)練好的模型用于預(yù)測。 選擇對應(yīng)訓(xùn)練型作業(yè)的“歷史作業(yè)”按鈕，獲取最新作業(yè)的模型結(jié)果文件路徑。 圖1 查看模型結(jié)果文件的保存位置 前往工作節(jié)點(diǎn)上步驟1展示的路徑，下載模型文件。
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什么是應(yīng)用運(yùn)維管理 應(yīng)用運(yùn)維管理（Application Operations Management，簡稱AOM）是云上應(yīng)用的一站式立體化運(yùn)維管理平臺，融合云監(jiān)控、云日志、應(yīng)用性能、真實(shí)用戶體驗(yàn)、后臺鏈接數(shù)據(jù)等多維度可觀測性數(shù)據(jù)源，提供應(yīng)用資源統(tǒng)一管理、一站式可觀測性分析和自動化運(yùn)維方案
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