操作Distributed AI 案例应用-线性回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 案例应用-逻辑回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner Node) 存储节点(Storage 链网络构建而成。 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一 方为任务执行节点，多个任务执行节点组成一个SMPC（多方安全计算）网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学 习、横向联邦学习算法。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为 数据持有节点加入到去中心化存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的 最大价值。 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练 任务和预测任务。数据持有节点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过 程中，通过区块链网络实现信息交换。 目前，PaddleDTX底层采用的区块链框架是XuperChain。

Documentation 1.2.1 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一方为任务执行节点，多个任务 执行节点组成一个 SMPC（多方安全计算）网络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确 认后执行任务。数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC 是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学习、横向联邦学习算法。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为数据持有节点加入到去中心化 存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的最大价值。 1.2.3 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练任务和预测任务。数据持有节 点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过程中，通过区块链网络实现信息交换。 目前，PaddleDTX 底层采用的区块链框架是 XuperChain。 的相关概念，帮助您初步认识系统，了解其基本运行机制，方便后续进一步阅读。 2.1 节点和网络 PaddleDTX 中有五类节点： • 计算需求节点（Requester）有训练模型和预测需求。 • 任务执行节点（Executor）拥有使用数据的权限，参与多方安全计算，进行模型训练和数据预测。 • 数据持有节点（DataOwner）是数据的归属方，有存储数据的需求。 • 存储节点（Storage

操作Distributed AI 案例应用-线性回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 案例应用-逻辑回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner Node) 存储节点(Storage 链网络构建而成。 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一 方为任务执行节点，多个任务执行节点组成一个SMPC（多方安全计算）网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学 习、横向联邦学习算法。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为 数据持有节点加入到去中心化存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的 最大价值。 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练 任务和预测任务。数据持有节点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过 程中，通过区块链网络实现信息交换。 目前，PaddleDTX底层采用的区块链框架是XuperChain。

Documentation 1.2.1 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一方为任务执行节点，多个任务 执行节点组成一个 SMPC（多方安全计算）网络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确 认后执行任务。数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 SMPC 是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学习、横向联邦学习算法。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为数据持有节点加入到去中心化 存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的最大价值。 1.2.3 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练任务和预测任务。数据持有节 点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过程中，通过区块链网络实现信息交换。 目前，PaddleDTX 底层采用的区块链框架是 XuperChain。 的相关概念，帮助您初步认识系统，了解其基本运行机制，方便后续进一步阅读。 2.1 节点和网络 PaddleDTX 中有五类节点： • 计算需求节点（Requester）有训练模型和预测需求。 • 任务执行节点（Executor）拥有使用数据的权限，参与多方安全计算，进行模型训练和数据预测。 • 数据持有节点（DataOwner）是数据的归属方，有存储数据的需求。 • 存储节点（Storage

Fabric 定义任务并导入 callable 任务 与远程程序集成 合并 stdout 和 stderr 伪终端 两者结合 作为库使用 连接服务器 断开连接 最后注意 输出管理 输出等级 隐藏和／或显示输出级别 并行执行 它是如何运转的 如何使用 bubble 大小 行级输出 vs 比特级输出 SSH 行为 未知主机 已知主机但更换了密钥 定义任务 新式任务 传统任务 API 文档 API 的 基础之上构建的。 提供彩色输出的函数 上下文管理器 装饰器 文档助手 网络 业务（Operation） 任务 实用工具 扩展 API Fabric 的 扩展包 包括常用而有用的工具（通常是从用户的 fabfile 中合并进来 的），可用于用户 I/O、修改远程文件等任务中。核心 API 倾向于保持小巧、 不随意变更，扩展包则会随着更多的用户案例被解决并添加进来，而不断成长 进化（同时尽量保持向后兼容）。 更符合 Python 风格 的命令 库（建立于一个更低层次的库）。 自然而然地，大部分用户把这两件事结合着用，使用 Fabric 来写和执行 Python 函数或 task ，以实现与远程服务器的自动化交互。让我们一睹为快吧。 Hello, fab 一个合格的教程少不了这个“惯例”： def hello(): print("Hello world!") 把上述代码放在你当前的工作目录中一个名为

Fabric 定义任务并导入 callable 任务 与远程程序集成 合并 stdout 和 stderr 伪终端 两者结合 作为库使用 连接服务器 断开连接 最后注意 输出管理 输出等级 隐藏和／或显示输出级别 并行执行 它是如何运转的 如何使用 bubble 大小 行级输出 vs 比特级输出 SSH 行为 未知主机 已知主机但更换了密钥 定义任务 新式任务 传统任务 API 文档 API 的 基础之上构建的。 提供彩色输出的函数 上下文管理器 装饰器 文档助手 网络 业务（Operation） 任务 实用工具 扩展 API Fabric 的 扩展包 包括常用而有用的工具（通常是从用户的 fabfile 中合并进来 的），可用于用户 I/O、修改远程文件等任务中。核心 API 倾向于保持小巧、 不随意变更，扩展包则会随着更多的用户案例被解决并添加进来，而不断成长 进化（同时尽量保持向后兼容）。 更符合 Python 风格 的命令 库（建立于一个更低层次的库）。 自然而然地，大部分用户把这两件事结合着用，使用 Fabric 来写和执行 Python 函数或 task ，以实现与远程服务器的自动化交互。让我们一睹为快吧。 Hello, fab 一个合格的教程少不了这个“惯例”： def hello(): print("Hello world!") 把上述代码放在你当前的工作目录中一个名为

BCOS区块链工具箱：与WeBase/Remix/VSCode/ChainIDE等IDE协同工作，提升开发体验与 开发效率。 • Ansible for FISCO BCOS 自动化生成企业级部署文件：本项目由为区块链开源项目 FISCO-BCOS 提供了自动化生成企业级配置文件的 ansible playbook。2 群组 3 机构 6 节点的环境，可以在 30 秒 内（除下载时间）生成配置，极大简化了部署难度，避免了手工配置容易发生的错误。 2.0版本同时支持交易上链异步通知、区块上链异步通知以及自定义的AMOP消息通知等机制。 2.1.11 模块重塑 2.0版本对核心模块进行升级重塑，进行模块化的单元测试和端对端集成测试，支持自动化持续集成和持 续部署。 2.2 更多版本 FISCO BCOS 2.x Releases • FISCO BCOS v2.9.1 [release] • FISCO BCOS v2.9.0 [release] 准入机制，在不同维度对链和数据访问进行安全控 制。 3. 升级权限控制体系，基于表进行访问权限的设计。 其他 1. 提供入门级的搭链工具。 2. 提供模块化的单元测试和端对端集成测试，支持自动化持续集成和持续部署。 兼容性说明 22 Chapter 2. 版本信息 CHAPTER 3 搭建第一个区块链网络 标签：搭建区块链网络 区块链教程 HelloWorld 控制台调用合约 重要:

BCOS区块链工具箱：与WeBase/Remix/VSCode/ChainIDE等IDE协同工作，提升开发体验与 开发效率。 • Ansible for FISCO BCOS 自动化生成企业级部署文件：本项目由为区块链开源项目 FISCO-BCOS 提供了自动化生成企业级配置文件的 ansible playbook。2 群组 3 机构 6 节点的环境，可以在 30 秒 内（除下载时间）生成配置，极大简化了部署难度，避免了手工配置容易发生的错误。 2.0版本同时支持交易上链异步通知、区块上链异步通知以及自定义的AMOP消息通知等机制。 2.1.11 模块重塑 2.0版本对核心模块进行升级重塑，进行模块化的单元测试和端对端集成测试，支持自动化持续集成和持 续部署。 2.2 更多版本 FISCO BCOS 2.x Releases • FISCO BCOS v2.9.1 [release] • FISCO BCOS v2.9.0 [release] 准入机制，在不同维度对链和数据访问进行安全控 制。 3. 升级权限控制体系，基于表进行访问权限的设计。 其他 1. 提供入门级的搭链工具。 2. 提供模块化的单元测试和端对端集成测试，支持自动化持续集成和持续部署。 兼容性说明 22 Chapter 2. 版本信息 CHAPTER 3 搭建第一个区块链网络 标签：搭建区块链网络 区块链教程 HelloWorld 控制台调用合约 重要:

BCOS区块链工具箱：与WeBase/Remix/VSCode/ChainIDE等IDE协同工作，提升开发体验与 开发效率。 • Ansible for FISCO BCOS 自动化生成企业级部署文件：本项目由为区块链开源项目 FISCO-BCOS 提供了自动化生成企业级配置文件的 ansible playbook。2 群组 3 机构 6 节点的环境，可以在 30 秒 内（除下载时间）生成配置，极大简化了部署难度，避免了手工配置容易发生的错误。 2.0版本同时支持交易上链异步通知、区块上链异步通知以及自定义的AMOP消息通知等机制。 2.1.11 模块重塑 2.0版本对核心模块进行升级重塑，进行模块化的单元测试和端对端集成测试，支持自动化持续集成和持 续部署。 2.2 更多版本 FISCO BCOS 2.x Releases • FISCO BCOS v2.9.1 [release] • FISCO BCOS v2.9.0 [release] 准入机制，在不同维度对链和数据访问进行安全控 制。 3. 升级权限控制体系，基于表进行访问权限的设计。 其他 1. 提供入门级的搭链工具。 2. 提供模块化的单元测试和端对端集成测试，支持自动化持续集成和持续部署。 兼容性说明 22 Chapter 2. 版本信息 CHAPTER 3 搭建第一个区块链网络 标签：搭建区块链网络 区块链教程 HelloWorld 控制台调用合约 重要:

DE等IDE 协同工作，提升开发体验与开发效率。 Ansible for FISCO BCOS 自动化生成企业级部署文件 [https://github.com/newtouch-cloud/ansible-for-fisco-bcos]：本项目由为区块链开源项 目 FISCO-BCOS 提供了自动化生成企业级配置文件的 ansible playbook。 2 群组 3 机构 6 节点的环境，可以在 异步事件 2.0版本同时支持交易上链异步通知、区块上链异步通知以及自定义的AMOP 消息通知等机制。 模块重塑 2.0版本对核心模块进行升级重塑，进行模块化的单元测试和端对端集成测 试，支持自动化持续集成和持续部署。 更多版本 FISCO BCOS 2.x Releases FISCO BCOS v2.9.1 [release [https://github.com/FISCO-BCOS/FISCO- 准入机制，在不同维度对 链和数据访问进行安全控制。 3. 升级权限控制体系，基于表进行访问权限的设计。 其他 1. 提供入门级的搭链工具。 2. 提供模块化的单元测试和端对端集成测试，支持自动化持续集成和持续 部署。 兼容性说明 兼容版本 说明 节点 不兼容v1.x节点 v2.0.0-rc1与v1.x完全不兼容 v2.0.0-rc1不能直接运行于v1.x节点 v2.0.0-rc1节点不能与v1