Data 数据对象用于节点的输入，主要可分为以下三种类型： 真实的数据对象，在工作流构建时直接指定： Dataset：用于定义已有的数据集，常用于数据标注，模型训练等场景 LabelTask: 用于定义已有的标注任务，常用于数据标注，数据集版本发布等场景 OBSPath：用于定义指定的OBS路径，常用于模型训练，数据集导入，模型导入等场景 ServiceData：用于定义一个已有的服务，只用于服务更新的场景 SWRImage：用于定义已有的SWR路径，常用于模型注册场景 GalleryModel：用于定义从gallery订阅的模型，常用于模型注册场景 占位符式的数据对象，在工作流运行时指定： DatasetPlaceholder：用于定义在运行时需要确定的数据集，对应Dataset对象，常用于数据标注，模型训练等场景 LabelTaskPlaceholder：用于定义在运行时需要确定的标注任务，对应LabelTask对象，常用于数据标注，数据集版本发布等场景 OBSPlaceholder：用于定义在运行时需要确定的OBS路径，对应OBSPath对象，常用于模型训练，数据集导入，模型导入等场景 ServiceUpdatePlaceholder：用于定义在运行时需要确定的已有服务，对应ServiceData对象，只用于服务更新的场景 SWRImagePlaceholder：用于定义在运行时需要确定的SWR路径，对应SWRImage对象，常用于模型注册场景 ServiceInputPlaceholder：用于定义在运行时需要确定服务部署所需的模型相关信息，只用于服务部署及服务更新场景 DataSelector：支持多种数据类型的选择，当前仅支持在JobStep节点中使用（仅支持选择OBS或者数据集） 数据选择对象： DataConsumptionSelector：用于在多个依赖节点的输出中选择一个有效输出作为数据输入，常用于存在条件分支的场景中（在构建工作流时未能确定数据输入来源为哪个依赖节点的输出，需根据依赖节点的实际执行情况进行自动选择） 表4 Dataset 属性 描述 是否必填 数据类型 dataset_name 数据集名称 是 str version_name 数据集版本名称 否 str 示例： example = Dataset(dataset_name = "**", version_name = "**") # 通过ModelArts的数据集，获取对应的数据集名称及相应的版本名称。 当Dataset对象作为节点的输入时，需根据业务需要自行决定是否填写version_name字段（比如LabelingStep、ReleaseDatasetStep不需要填写，JobStep必须填写）。 表5 LabelTask 属性 描述 是否必填 数据类型 dataset_name 数据集名称 是 str task_name 标注任务名称 是 str 示例： example = LabelTask(dataset_name = "**", task_name = "**") # 通过ModelArts的新版数据集，获取对应的数据集名称及相应的标注任务名称 表6 OBSPath 属性 描述 是否必填 数据类型 obs_path OBS路径 是 str，Storage 示例： example = OBSPath(obs_path = "**") # 通过 对象存储服务 ，获取已存在的OBS路径值 表7 ServiceData 属性 描述 是否必填 数据类型 service_id 服务的ID 是 str 示例： example = ServiceData(service_id = "**") # 通过ModelArts的在线服务，获取对应服务的服务ID，描述指定的在线服务。用于服务更新的场景。 表8 SWRImage 属性 描述 是否必填 数据类型 swr_path 容器镜像的SWR路径 是 str 示例： example = SWRImage(swr_path = "**") # 容器镜像地址，用于模型注册节点的输入 表9 GalleryModel 属性 描述 是否必填 数据类型 subscription_id 订阅模型的订阅ID 是 str version_num 订阅模型的版本号 是 str 示例： example = GalleryModel(subscription_id="**", version_num="**") # 订阅的模型对象，用于模型注册节点的输入 表10 DatasetPlaceholder 属性 描述 是否必填 数据类型 name 名称 是 str data_type 数据类型 否 DataTypeEnum delay 标志数据对象是否在节点运行时配置，默认为False 否 bool default 数据对象的默认值 否 Dataset 示例： example = DatasetPlaceholder(name = "**", data_type = DataTypeEnum.IMAGE_CLASSIFICATION) # 数据集对象的占位符形式，可以通过指定data_type限制数据集的数据类型 表11 OBSPlaceholder 属性 描述 是否必填 数据类型 name 名称 是 str object_type 表示OBS对象类型，仅支持"file"或者"directory" 是 str delay 标志数据对象是否在节点运行时配置，默认为False 否 bool default 数据对象的默认值 否 OBSPath 示例： example = OBSPlaceholder(name = "**", object_type = "directory" ) # OBS对象的占位符形式，object_type只支持两种类型， "file" 以及 "directory" 表12 LabelTaskPlaceholder 属性 描述 是否必填 数据类型 name 名称 是 str task_type 表示标注任务的类型 否 LabelTaskTypeEnum delay 标志数据对象是否在节点运行时配置，默认为False 否 bool 示例： example = LabelTaskPlaceholder(name = "**") # LabelTask对象的占位符形式 表13 ServiceUpdatePlaceholder 属性 描述 是否必填 数据类型 name 名称 是 str delay 标志数据对象是否在节点运行时配置，默认为False 否 bool 示例： example = ServiceUpdatePlaceholder(name = "**") # ServiceData对象的占位符形式，用于服务更新节点的输入 表14 SWRImagePlaceholder 属性 描述 是否必填 数据类型 name 名称 是 str delay 标志数据对象是否在节点运行时配置，默认为False 否 bool 示例： example = SWRImagePlaceholder(name = "**" ) # SWRImage对象的占位符形式，用于模型注册节点的输入 表15 ServiceInputPlaceholder 属性 描述 是否必填 数据类型 name 名称 是 str model_name 模型名称 是 str或者Placeholder model_version 模型版本 否 str envs 环境变量 否 dict delay 服务部署相关信息是否在节点运行时配置，默认为True 否 bool 示例： example = ServiceInputPlaceholder(name = "**" , model_name = "model_name") # 用于服务部署或者服务更新节点的输入 表16 DataSelector 属性 描述 是否必填 数据类型 name 名称 是 str data_type_list 支持的数据类型列表，当前仅支持obs、dataset 是 list delay 标志数据对象是否在节点运行时配置，默认为False 否 bool 示例： example = DataSelector(name = "**" ,data_type_list=["obs", "dataset"]) # 用于作业类型节点的输入 表17 DataConsumptionSelector 属性 描述 是否必填 数据类型 data_list 依赖节点的输出数据对象列表 是 list 示例： example = DataConsumptionSelector(data_list=[step1.outputs["step1_output_name"].as_input(), step2.outputs["step2_output_name"].as_input()]) # 从step1以及step2中选择有效输出作为输入，当step1跳过无输出，step2执行有输出时，将step2的有效输出作为输入（需保证data_list中同时只有一个有效输出）

Step Step是组成Workflow的最小单元，体现在DAG中就是一个一个的节点，不同的Step类型承载了不同的服务能力，主要构成如下。 表2 Step 属性 描述 是否必填 数据类型 name 节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符 是 str title 节点的标题信息，主要用于在DAG中的展示，如果该字段未填写，则默认使用name进行展示 否 str step_type 节点的类型，决定了节点的功能 是 enum inputs 节点的输入列表 否 AbstractInput或者list[AbstractInput] outputs 节点的输出列表 否 AbstractOutput或者list[AbstractOutput] properties 节点的属性信息 否 dict policy 节点的执行策略，主要包含节点调度运行的时间间隔、节点执行的超时时间、以及节点执行是否跳过的相关配置 否 StepPolicy depend_steps 依赖节点的列表，该字段决定了DAG的结构，也决定了节点执行的顺序 否 Step或者list[Step] 表3 StepPolicy 属性 描述 是否必填 数据类型 poll_interval_seconds 节点调度时间周期，默认为1秒 是 str max_execution_minutes 节点运行超时时间，默认为10080分钟，即7天 是 str skip_conditions 节点是否跳过的条件列表 否 Condition或者Condition列表 Step是节点的超类，主要用于概念上的承载，用户不直接使用。根据功能的不同，构建了不同类型的节点，主要包括CreateDatasetStep、LabelingStep、DatasetImportStep、ReleaseDatasetStep、JobStep、ModelStep、ServiceStep、ConditionStep等，详情请见创建Workflow节点。

Workflow Workflow是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序，示例中的工作流在启动后将从左往右顺序执行。DAG也支持多分支结构，用户可根据实际场景进行灵活设计，在多分支场景下，并行分支的节点支持并行运行，具体请参考配置多分支节点数据章节。 表1 Workflow 属性 描述 是否必填 数据类型 name 工作流的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64位字符 是 str desc 工作流的描述信息 是 str steps 工作流包含的节点列表 是 list[Step] storages 统一存储对象列表 否 Storage或者list[Storage] policy 工作流的配置策略，主要用于部分运行场景 否 Policy

使用案例 统一存储主要用于JobStep中，下面代码示例全部以单训练节点为例。 from modelarts import workflow as wf # 构建一个InputStorage对象, 并且假设配置的根目录为"/root/input-data/" input_storage = wf.data.InputStorage(name="input_storage_name", title="title_info", description="description_info") # name字段必填，title, description可选填 # 构建一个OutputStorage对象, 并且假设配置的根目录为"/root/output/" output_storage = wf.data.OutputStorage(name="output_storage_name", title="title_info", description="description_info") # name字段必填，title, description可选填 # 通过JobStep来定义一个训练节点，输入数据来源为OBS，并将训练结果输出到OBS中 job_step = wf.steps.JobStep( name="training_job", # 训练节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练", # 标题信息，不填默认使用name algorithm=wf.AIGalleryAlgorithm(subscription_id="subscription_ID", item_version_id="item_version_ID"), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法 inputs=[ wf.steps.JobInput(name="data_url_1", data=wf.data.OBSPath(obs_path = input_storage.join("/dataset1/new.manifest"))), # 获得的路径为：/root/input-data/dataset1/new.manifest wf.steps.JobInput(name="data_url_2", data=wf.data.OBSPath(obs_path = input_storage.join("/dataset2/new.manifest"))) # 获得的路径为：/root/input-data/dataset2/new.manifest ], outputs=wf.steps.JobOutput(name="train_url", obs_config=wf.data.OBSOutputConfig(obs_path=output_storage.join("/model/"))), # 训练输出的路径为：/root/output/执行ID/model/ spec=wf.steps.JobSpec( resource=wf.steps.JobResource( flavor=wf.Placeholder(name="train_flavor", placeholder_type=wf.PlaceholderType.JSON, description="训练资源规格") ), log_export_path=wf.steps.job_step.LogExportPath(obs_url=output_storage.join("/logs/")) # 日志输出的路径为：/root/output/执行ID/logs/ )# 训练资源规格信息 ) # 定义一个只包含job_step的工作流 workflow = wf.Workflow( name="test-workflow", desc="this is a test workflow", steps=[job_step], storages=[input_storage, output_storage] # 注意在整个工作流中使用到的Storage对象需要在这里添加 )

常用方式 InputStorage（路径拼接） 该对象主要用于帮助用户统一管理输入的目录，使用示例如下： import modelarts.workflow as wf storage = wf.data.InputStorage(name="storage_name", title="title_info", description="description_info") # name字段必填，title, description可选填 input_data = wf.data.OBSPath(obs_path = storage.join("directory_path")) # 注意，如果是目录则最后需要加"/"，例如：storage.join("/input/data/") 工作流运行时，如果storage对象配置的根路径为"/root/"，则最后得到的路径为"/root/directory_path" OutputStorage（目录创建） 该对象主要用于帮助用户统一管理输出的目录，保证工作流每次执行输出到新目录，使用示例如下： import modelarts.workflow as wf storage = wf.data.OutputStorage(name="storage_name", title="title_info", description="description_info") # name字段必填，title, description可选填 output_path = wf.data.OBSOutputConfig(obs_path = storage.join("directory_path")) # 注意，只能创建目录，不能创建文件 。 工作流运行时，如果storage对象配置的根路径为"/root/"，则系统自动创建相对目录，最后得到的路径为"/root/执行ID/directory_path"

进阶用法 Storage 该对象是InputStorage和OutputStorage的基类，包含了两者的所有能力，可以供用户灵活使用。 属性 描述 是否必填 数据类型 name 名称。 是 str title 不填默认使用name的值。 否 str description 描述信息。 否 str create_dir 表示是否自动创建目录，默认为“False”。 否 bool with_execution_id 表示创建目录时是否拼接execution_id，默认为“False”。该字段只有在create_dir为True时才支持设置为True。 否 bool 使用示例如下： 实现InputStorage相同的能力 import modelarts.workflow as wf # 构建一个Storage对象, with_execution_id=False, create_dir=False storage = wf.data.Storage(name="storage_name", title="title_info", description="description_info", with_execution_id=False, create_dir=False) input_data = wf.data.OBSPath(obs_path = storage.join("directory_path")) # 注意，如果是目录则最后需要加"/"，例如：storage.join("/input/data/") 工作流运行时，如果storage对象配置的根路径为"/root/"，则最后得到的路径为"/root/directory_path" 实现OutputStorage相同的能力 import modelarts.workflow as wf # 构建一个Storage对象, with_execution_id=True, create_dir=True storage = wf.data.Storage(name="storage_name", title="title_info", description="description_info", with_execution_id=True, create_dir=True) output_path = wf.data.OBSOutputConfig(obs_path = storage.join("directory_path")) # 注意，只能创建目录，不能创建文件 工作流运行时，如果storage对象配置的根路径为"/root/"，则系统自动创建相对目录，最后得到的路径为"/root/执行ID/directory_path" 通过join方法的参数实现同一个Storage的不同用法 import modelarts.workflow as wf # 构建一个Storage对象, 并且假设Storage配置的根目录为"/root/" storage = wf.data.Storage(name="storage_name", title="title_info", description="description_info", with_execution_id=False, create_dir=False) input_data1 = wf.data.OBSPath(obs_path = storage) # 得到的路径为：/root/ input_data2 = wf.data.OBSPath(obs_path = storage.join("directory_path")) # 得到的路径为：/root/directory_path，需要用户自行保证该路径存在 output_path1 = wf.data.OBSOutputConfig(obs_path = storage.join(directory="directory_path", with_execution_id=False, create_dir=True)) # 系统自动创建目录，得到的路径为：/root/directory_path output_path2 = wf.data.OBSOutputConfig(obs_path = storage.join(directory="directory_path", with_execution_id=True, create_dir=True)) # 系统自动创建目录，得到的路径为：/root/执行ID/directory_path Storage可实现链式调用 使用示例如下： import modelarts.workflow as wf # 构建一个基类Storage对象, 并且假设Storage配置的根目录为"/root/" storage = wf.data.Storage(name="storage_name", title="title_info", description="description_info", with_execution_id=False, create_dir=Fals) input_storage = storage.join("directory_path_1") # 得到的路径为：/root/directory_path_1 input_storage_next = input_storage.join("directory_path_2") # 得到的路径为： /root/directory_path_1/directory_path_2

功能介绍 统一存储主要用于工作流的目录管理，帮助用户统一管理一个工作流中的所有存储路径，主要分为以下两个功能： 输入目录管理：开发者在编辑开发工作流时可以对所有数据的存储路径做统一管理，规定用户按照自己的目录规划来存放数据，而存储的根目录可以根据用户自己的需求自行配置。该方式只做目录的编排，不会自动创建新的目录。 输出目录管理：开发者在编辑开发工作流时可以对所有的输出路径做统一管理，用户无需手动创建输出目录，只需要在工作流运行前配置存储根路径，并且可以根据开发者的目录编排规则在指定目录下查看输出的数据信息。此外同一个工作流的多次运行支持输出到不同的目录下，对不同的执行做了很好的数据隔离。