共享学习：蚂蚁金服提出全新数据孤岛解决方案( 七 )
在几年的艰苦研发中，共享学习累积专利 50 余项。在 2019 中国人工智能峰会上，共享机器学习获得「紫金产品创新奖」，在 8 月 16 日的全球人工智能创业者大会上，共享智能获得「应用案例示范奖」。
下面，我们将分享基于上面两种路线的共享机器学习实践细节。
基于 TEE 的共享学习
蚂蚁共享学习底层使用 Intel 的 SGX 技术，并可兼容其它 TEE 实现。目前，基于 SGX 的共享学习已支持集群化的模型在线预测和离线训练。
1. 模型在线预测
预测通常是在线服务。相对于离线训练，在线预测在算法复杂度上面会相对简单，但是对稳定性的要求会更高。
提升在线服务稳定性的关健技术之一就是集群化的实现——通过集群化解决负载均衡，故障转移，动态扩容等稳定性问题。
但由于 SGX 技术本身的特殊性，传统的集群化方案在 SGX 上无法工作。
为此，我们设计了如下分布式在线服务基本框架：
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