0 / 0
Go back to the English version of the documentation
Odstraňování problémů s experimenty s
Last updated: 06. 7. 2023
Odstraňování problémů s experimenty s

Níže jsou uvedena některá omezení a odstraňování problémů, které se vztahují na experimenty s federovanými studiem.

Omezení

  • Rozhodnete-li se povolit šifrování homomorfní šifrování, přechodné modely již nelze uložit. Konečný model experimentálního experimentu však může být uložen a použit normálně. Agregátor nebude schopen dešifrovat aktualizace modelu a intermediační globální modely. Agregátor může vidět pouze konečný globální model.

Odstraňování problémů

  • Pokud dojde k chybě kvóty během distribuce klíčů homomorfického klíče, restartujte tento experiment.
  • Změna názvu experimentu sdruženého učení způsobí, že ztratí své aktuální jméno, včetně dřívějších spuštění. Není-li tato možnost určena, vytvořte nový experiment s novým názvem.
  • Výchozí specifikace softwaru se používá při každém spuštění. Pokud se váš typ modelu stane zastaralým a není kompatibilní s budoucími softwarovými specifikacemi, může se znovu spustit starší experiment, který by mohl vést k problémům.
  • Jelikož jsou vzdálené tréninkové systémy určeny ke spuštění na různých serverech, můžete se setkat s neočekávaným chováním při spuštění s více stranami, které jsou založeny na stejném serveru.

Známé problémy federovaného vzdělávání

Nadřízené téma: IBM Federated Learning

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more