近日，PlatON隐私计算网络V0.3.0版本发布，版本新增场景丰富的隐私计算管理平台，用户可自主进行编辑数据、发布算力审核数据授权等操作，充分实现数据资产可视化管理及基于隐私计算技术的数据隐私保护，满足用户对数据。算力、算法的需求。

与此同时，隐私计算网络将于3月5日开启V0.3.0版本社区内测。

内测时间：3月5日-4月3日

激励总额：30万LAT

本次社区内测为了让大家更好的熟悉Metis新版本特性和功能，我们准备了大量的奖励和详细的测试文档，现在可以抢先看本次测试更新内容：

困难难度的副本写在最前面的话（测试必读）

社区同学们，在内测伊始前，想和大家聊一聊这次测试，以及我们设计本次测试的初衷。

PlatON隐私计算网络，是PlatON三层网络的中间层，亦是PlatON三大阶段目标的第一个目标。隐私计算网络（Metis）旨在建立一个去中心化的数据共享和隐私计算基础网络，连接数据使用者、数据所有者、算法开发者和算力提供者，是PlatON网络的重要里程碑之一。

非常感谢社区同学们一直参加我们测试，给我们提各种各样的建议（和BUG），从第一次社区测试（0.2.0）版本到现在的0.3.0版本，我们经过了快一年的打磨，竭力呈现了现在大家看到的数据使用者、数据所有者、算法开发者和算力提供者这四个身份在隐私计算网络中分别对应的使用场景。

本次测试的参与门槛较高，为了方便大家进行测试，测试Bounty的设计是按照PlatON隐私计算网络中的身份分别设计的。

没有节点部署经验或者经历的同学，可以直接参与「所有人」身份的测试，体验「数据使用者」在PlatON隐私计算网络中的操作体验，完成测试、撰写测试文章或者在论坛提出测试建议，都会获得奖励。

有节点部署或者开发经验的同学，强烈鼓励参加另三种身份的测试，即任务发起方、数据提供方、算力提供方三个身份，提供的节点工作时间越久，奖励越丰厚。

参加测试链接

隐私计算网络平台采用去中心化的方式管理平台用户，只需要一个支持MetaMask扩展的区块链钱包即可登录平台，无需在平台额外注册账户。登录地址：

https://test.technocore.network

测试必看：Metis测试0.3.0版本帮助文档

隐私计算网络帮助文档：

https://forum.latticex.foundation/t/topic/6047

隐私计算网络节点部署文档： · 

GitHubhttps://github.com/Metisnetwork/Metis-Deploy/blob/ansible/README.md

报错问题及解决方案FAQ： 

https://github.com/Metisnetwork/Metis-Deploy/tree/ansible#faq

测试奖励Bounty

本次活动我们准备了大量奖励，完成以下事项，即可获得本次Bounty测试奖励，奖励发放将以您用于完成任务的地址为准。

为了帮助大家理解本次活动，请先看身份词条说明：

• 所有人：不限参与条件
  

• 任务发起方：需要部署调度节点，有人用我的节点发起任务，我即任务发起方；
  

• 数据提供方：需要部署调度节点，部署数据data 节点，上传数据集，有人用我的数据发起计算任务，我即数据提供方；
  

• 算力提供方：部署调度节点，部署计算compute 节点，有人用我的算力发起计算任务，我即算力提供方

【需要部署节点的任务发起方、数据提供方和算力提供方才需要填写】

请绑定机构身份标识和接收奖励钱包地址：

https://www.wenjuan.com/s/UZBZJvkva6l/#

注：由于数据提供方、算力提供方的任务包含了任务发起方的任务内容，即部署的数据、算力节点必须要完成任务发起方的调度节点部署，因此完成任务发起方、数据提供方、算力提供方任务，将不重复发放任务发起方奖励，而是按照数据提供方的奖励标准发放奖励。

注意事项

服务器要求

本次活动的「任务发起方」「数据提供方」「算力提供方」部署节点有服务器要求，推荐配置：Ubuntu18.04，8C+16G，高效云盘200GB。

部署顺序：组织内部必须要有的服务为consul、 carrier、 admin，其他的服务根据自身情况而定；如果需要提供数据能力或者提供算力能力去参与多方协同计算，那么还必须有via和fighter。

其中需要提供数据能力时需部署fighter(data)、需要提供算力能力时部署fighter(compute)。更多详情参考部署文档：

https://github.com/Metisnetwork/Metis-Deploy/blob/ansible/README.md

上传的数据集有以下要求

• 数据格式须为csv格式
  

• csv文件的每列的列名应小于128个字符
  

• 两方联合计算的时候，两方数据的在行方向必须对齐。即两方数据的行数必须相等，并且两方数据的每行样本要一一对应。
  

• 做分类任务时，暂时仅支持二分类。有一方数据需提供标签列(0,1)

👉👉👉更新：隐私计算平台 Metis 测试活动-版本更新说明0.3.0.8👈👈👈