Jun FENG

>在训练的过程中可能会有一些随机的影响导致每次模型的精准度不同，在训练流中产生之后再进行下次的训练就会使之前训练模型不可用。 这句我不太理解，你是说模型会覆盖吗？ >在联邦学习中可能训练完成的模型会在本地使用，或者说用本地的数据进行预测，但是我看到所有的预测组件输入的都需要是联合表，如果使用的是本地的数据进行预测，可能也会进行隐私求交的操作，这个应该会额外增加加密过程带来的资源消耗 组件是可以配置输入类型的，比如PSI组件输入就是两个单边表。

@mtl802 我现在理解你的诉求了，我们内部讨论一下，稍后和你同步一下。 感谢。

@mtl802 我们内部讨论了一下，觉得比较合理，会尽快处理。

可能是下载镜像的时间吧。

sf在运行时不会进行编译

hi @meisir5648 1. 请问你需要询问的是哪一个具体的secretflow 组件？https://www.secretflow.org.cn/docs/secretflow/latest/zh-Hans/components 2. early stopping是指满足一定条件下提前终止训练，请问你这里的问题是指early stopping的条件吗？

@zhanglei486 麻烦回复一下，感谢

请问你要问的是secretflow的那一个组件？你可以在https://www.secretflow.org.cn/docs/secretflow/latest/zh-Hans/components 看到目前隐语支持的组件。

@zhouaihui could you please have a look?

请问你现在使用的是ss-xgb还是联邦学习中的xgb（水平/垂直分割）？ 感谢