示例代码 示例一：根据数据类型创建图像数据集 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset_name = "dataset-image" # 数据集名称 data_type = "IMAGE" # 数据集类型，图像类型数据集 data_sources = dict() # 数据集数据来源 data_sources["type"] = 0 # 数据来源类型，0表示OBS data_sources["path"] = "/obs-gaia-test/data/image/image-classification/" # 数据在OBS中的路径 work_path = dict() # 数据集输出位置，用于存放输出的标注信息等文件 work_path['type'] = 0 # 数据集工作目录的类型，0表示OBS work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/" # 数据集工作目录在OBS中的路径 create_dataset_resp = Dataset.create_dataset(session, dataset_name=dataset_name, data_type=data_type, data_sources=data_sources, work_path=work_path) 示例二：根据数据类型创建图像数据集（导入标注信息） from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset_name = "dataset-image-with-annotations" data_type = "IMAGE" data_sources = dict() data_sources["type"] = 0 data_sources["path"] = "/obs-gaia-test/data/image/image-classification/" annotation_config = dict() # 源数据的标注格式 annotation_config['scene'] = "image_classification" # 数据标注场景为图像分类标注 annotation_config['format_name'] = "ModelArts image classification 1.0" # 标注格式为ModelArts image classification 1.0 data_sources['annotation_config'] = annotation_config work_path = dict() work_path['type'] = 0 work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/" create_dataset_resp = Dataset.create_dataset(session, dataset_name=dataset_name, data_type=data_type, data_sources=data_sources, work_path=work_path) 示例三：根据数据类型创建表格数据集 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset_name = "dataset-table" data_type = "TABLE" data_sources = dict() data_sources["type"] = 0 data_sources["path"] = "/obs-gaia-test/data/table/table0/" data_sources['with_column_header'] = True work_path = dict() work_path['type'] = 0 work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/" # 表格类型的数据集需要指定表格数据的schema信息 schema0 = dict() schema0['schema_id'] = 0 schema0['name'] = "name" schema0['type'] = "STRING" schema1 = dict() schema1['schema_id'] = 1 schema1['name'] = "age" schema1['type'] = "STRING" schema2 = dict() schema2['schema_id'] = 2 schema2['name'] = "label" schema2['type'] = "STRING" schemas = [] schemas.append(schema0) schemas.append(schema1) schemas.append(schema2) create_dataset_resp = Dataset.create_dataset(session, dataset_name=dataset_name, data_type=data_type, data_sources=data_sources, work_path=work_path, schema=schemas) 示例四：根据标注类型创建图像分类数据集 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset_name = "dataset-image-classification" dataset_type = 0 # 数据集的标注类型，0表示图像分类标注类型 data_sources = dict() data_sources["path"] = "/obs-gaia-test/data/image/image-classification/" data_sources["type"] = "0" work_path = dict() work_path['type'] = 0 work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/" create_dataset_resp = Dataset.create_dataset(session, dataset_name=dataset_name, dataset_type=dataset_type, data_sources=data_sources, work_path=work_path) 示例五：根据标注类型创建文本三元组数据集 dataset_name = "dataset-text-triplet" dataset_type = 102 # 数据集标注类型，102表示文本三元组标注类型 data_sources = dict() data_sources['type'] = 0 data_sources['path'] = "/obs-gaia-test/data/text/text-classification/" work_path = dict() work_path['type'] = 0 work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/" # 创建文本三元组标注类型的数据集，需要传入标签参数 label_entity1 = dict() # 标签对象 label_entity1['name'] = "疾病" # 标签名称 label_entity1['type'] = 101 # 标签类型，101表示实体类型标签 label_entity2 = dict() label_entity2['name'] = "疾病别称" label_entity2['type'] = 101 label_relation1 = dict() label_relation1['name'] = "又称为" label_relation1['type'] = 102 # 标签类型，102表示关系类型标签 property = dict() # 关系类型标签需要在标签属性中指定起始实体标签和终止实体标签 property['@modelarts:from_type'] = "疾病" # 起始实体标签 property['@modelarts:to_type'] = "疾病别称" # 终止实体标签 label_relation1['property'] = property labels = [] labels.append(label_entity1) labels.append(label_entity2) labels.append(label_relation1) create_dataset_resp = Dataset.create_dataset(session, dataset_name=dataset_name, dataset_type=dataset_type, data_sources=data_sources, work_path=work_path, labels=labels) 示例六：根据标注类型创建表格数据集 dataset_name = "dataset-table" dataset_type = 400 # 数据集标注类型，400表示表格数据集 data_sources = dict() data_sources['type'] = 0 data_sources['path'] = "/obs-gaia-test/data/table/table0/" data_sources['with_column_header'] = True # 用来指明表格数据中是否包含表头 work_path = dict() work_path['type'] = 0 work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/" # 表格数据集需要传入表格数据的表头参数 schema0 = dict() # 表格的表头 schema0['schema_id'] = 0 # 第一列表头 schema0['name'] = "name" # 表头名称，该列表头为name schema0['type'] = "STRING" # 表头数据类型，表示字符串 schema1 = dict() schema1['schema_id'] = 1 schema1['name'] = "age" schema1['type'] = "STRING" schema2 = dict() schema2['schema_id'] = 2 schema2['name'] = "label" schema2['type'] = "STRING" schemas = [] schemas.append(schema0) schemas.append(schema1) schemas.append(schema2) create_dataset_resp = Dataset.create_dataset(session, dataset_name=dataset_name, dataset_type=dataset_type, data_sources=data_sources, work_path=work_path, schema=schemas)

响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 items Array of DatasetShareProcessResponseBody objects 数据集分享流程列表 pagination PaginationResp object 分页信息 表3 DatasetShareProcessResponseBody 参数 参数类型 描述 creatorDID String 流程创建者身份标识 processID String 流程ID stages Array of StageInProcess objects 流程中的阶段信息 表4 StageInProcess 参数 参数类型 描述 stageName String 阶段名称 createTime String 阶段信息上链时间戳 consumer String 消费者身份标识 orderSeq String 订单序列号 表5 PaginationResp 参数 参数类型 描述 currentPage Integer 当前页码 pageSizeNum Integer 每页条数 totalItems Integer 总条数 状态码： 500 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 errorCode String 错误码 errorMsg String 错误描述

请求参数 表1 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 orgID 是 String 组织id channelID 是 String 通道id cryptoMethod 是 String 加密方法，目前固定为SW cert 是 String 证书 sk 是 String 私钥 timestamp 是 String 时间戳 currentPage 否 String 分页参数：当前页码（默认1） pageSizeNum 否 String 分页参数：每页条数(默认100) creatorDID 是 String 流程创建者身份标识

请求示例 /v1/datashare/dataset/query-processes{ "orgID" : "{{orgID}}", "channelID" : "{{channelID}}", "cryptoMethod" : "{{cryptoMethod}}", "cert" : "{{cert}}", "sk" : "{{sk}}", "timestamp" : "{{timestamp}}", "creatorDID" : "did:example:8sAvsS4tB3NYgMJ4uqbVYj", "currentPage" : "1", "pageSizeNum" : "100"}

响应示例 状态码： 200 查询指定流程创建者的所有流程响应参数 { "items" : [ { "creatorDID" : "did:example:8sAvsS4tB3NYgMJ4uqbVYj", "processID" : "442a6b42-82b7-415a-a0e6-deaaee59f582", "stages" : [ { "stageName" : "Seconde transaction", "createTime" : "1639824526", "consumer" : "did:example:8sAvsS4tB3NYgMJ4uqbVYj", "orderSeq" : "N6UhspZ5cQY7NtHsxuFTZ" } ] }, { "creatorDID" : "did:example:8sAvsS4tB3NYgMJ4uqbVYj", "processID" : "a779dd88-f7a3-4ac9-bf1c-a0ed1d827632", "stages" : [ { "stageName" : "First transaction", "createTime" : "1639824239", "consumer" : "did:example:8sAvsS4tB3NYgMJ4uqbVYj", "orderSeq" : "FKCx1Cfatj7RRsKMWPQ7wQ" }, { "stageName" : "", "createTime" : "1639826471", "consumer" : "did:example:8sAvsS4tB3NYgMJ4uqbVYj", "orderSeq" : "8PuuWWg521bZDXadzwPdMn" }, { "stageName" : "Seconde transaction", "createTime" : "1639826898", "consumer" : "did:example:8sAvsS4tB3NYgMJ4uqbVYj", "orderSeq" : "SCkh1rQ6aD5SYTYkojn44W" } ] }, { "creatorDID" : "did:example:8sAvsS4tB3NYgMJ4uqbVYj", "processID" : "d15b5213-5cb8-4af4-97dc-143379369f35", "stages" : [ { "stageName" : "564econde transaction", "createTime" : "1639827681", "consumer" : "did:example:8sAvsS4tB3NYgMJ4uqbVYj", "orderSeq" : "XCXtVZsdKFDLaErzpSZYAN" } ] } ], "pagination" : { "currentPage" : 1, "pageSizeNum" : 100, "totalItems" : 3 }}

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