由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 1 PaddleDTX 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。 节点的挑战证明自己持有数据分片。通过这些机制，实现了在不泄漏隐私的前提下充分且安全地利用存储资 源。 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。 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 Nodes）有丰富的闲置的存储资源，可以提供存储服务。

由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 1 PaddleDTX 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。 节点的挑战证明自己持有数据分片。通过这些机制，实现了在不泄漏隐私的前提下充分且安全地利用存储资 源。 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。 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 Nodes）有丰富的闲置的存储资源，可以提供存储服务。

docker 安装 客户端工具 操作XuperDB 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 保证多方数据联合建模的全链路可信 架构概览 PaddleDTX由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 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。 分片。通过这些 机制，实现了在不泄漏隐私的前提下充分且安全地利用存储资源。 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。

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在区块执行过程中，系统将会根据交易互斥变量自动构建交易依赖关系图——DAG，基于DAG并行执行 交易，最好情况下性能可提升数倍（取决于CPU核数）。 更多并行计算模型的介绍，请参考并行交易的 设计文档 和 使用手册。 2.1.4 预 预 预编 编 编译 译 译合 合 合约 约 约 FISCO BCOS 2.0提供预编译合约框架，支持采用C++编写合约，其优势是合约调用响应更快，运行速度 更高，消耗资源更少，更易于并行计算，极大提升整个系统的效率。FISCO FISCO BCOS 1.1.0 Release FISCO BCOS 1.0 正 正 正式 式 式版 版 版: • FISCO BCOS 1.0.0 Release FISCO BCOS 预 预 预览 览 览版 版 版： ： ： • FISCO-BCOS 1.5.0 pre-release 查 查 查看 看 看节 节 节点 点 点和 和 和数 数 数据 据 据版 版 版本 本 本 • 用docker在本地自动部署及运行4个互连的节点组成的链，因此测试人员无需手工搭链及编写测试用例便 可直接运行这些测试样例。 在 在 在工 工 工作 作 作目 目 目录 录 录下 下 下下 下 下载 载 载预 预 预定 定 定义 义 义测 测 测试 试 试用 用 用例 例 例 git clone https://github.com/vita-dounai/caliper-benchmarks.git 执

在区块执行过程中，系统将会根据交易互斥变量自动构建交易依赖关系图——DAG，基于DAG并行执行 交易，最好情况下性能可提升数倍（取决于CPU核数）。 更多并行计算模型的介绍，请参考并行交易的 设计文档 和 使用手册。 2.1.4 预 预 预编 编 编译 译 译合 合 合约 约 约 FISCO BCOS 2.0提供预编译合约框架，支持采用C++编写合约，其优势是合约调用响应更快，运行速度 更高，消耗资源更少，更易于并行计算，极大提升整个系统的效率。FISCO FISCO BCOS 1.1.0 Release FISCO BCOS 1.0 正 正 正式 式 式版 版 版: • FISCO BCOS 1.0.0 Release FISCO BCOS 预 预 预览 览 览版 版 版： ： ： • FISCO-BCOS 1.5.0 pre-release 查 查 查看 看 看节 节 节点 点 点和 和 和数 数 数据 据 据版 版 版本 本 本 • 地址 • 源码编译获取可执行程序，参考源码编译。 6.2.1 下 下 下载 载 载预 预 预编 编 编译 译 译fisco-bcos 我们提供静态链接的预编译程序，在Ubuntu 16.04和CentOS 7经过测试。请从GitHub Release或gitee Re- lease页面下载最新发布的预 预 预编 编 编译 译 译程 程 程序 序 序。 6.2.2 docker镜 镜 镜像 像

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