简单示例

• 通过参数配置实现

  import modelarts.workflow as wf
  
  left_value = wf.Placeholder(name="left_value", placeholder_type=wf.PlaceholderType.BOOL, default=True)
  
  # 条件对象
  condition = wf.steps.Condition(condition_type=wf.steps.ConditionTypeEnum.EQ, left=left_value, right=True) # 条件对象，包含类型以及左右值
  
  # 条件节点
  condition_step = wf.steps.ConditionStep(
      name="condition_step_test", # 条件节点的名称，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
      conditions=condition, # 条件对象,允许多个条件，条件之间的关系为&&
      if_then_steps="job_step_1", # 当condition结果为true时，名称为job_step_1的节点允许执行，名称为job_step_2的节点跳过不执行
      else_then_steps="job_step_2" # 当condition结果为false时，名称为job_step_2的节点允许执行，名称为job_step_1的节点跳过不执行
  )
  
  # 该节点仅作为示例使用，其他字段需自行补充
  job_step_1 = wf.steps.JobStep(
      name="job_step_1",
      depend_steps=condition_step
  )
  
  # 该节点仅作为示例使用，其他字段需自行补充
  model_step_1 = wf.steps.ModelStep(
      name="model_step_1",
      depend_steps=job_step_1
  )
  
  # 该节点仅作为示例使用，其他字段需自行补充
  job_step_2 = wf.steps.JobStep(
      name="job_step_2",
      depend_steps=condition_step
  )
  
  # 该节点仅作为示例使用，其他字段需自行补充
  model_step_2 = wf.steps.ModelStep(
      name="model_step_2",
      depend_steps=job_step_2
  )
  
  workflow = wf.Workflow(
      name="condition-demo",
      desc="this is a demo workflow",
      steps=[condition_step, job_step_1, job_step_2, model_step_1, model_step_2]
  )
  

  

  场景说明：job_step_1和job_step_2表示两个训练节点，并且均直接依赖于condition_step。condition_step通过参数配置决定后继节点的执行行为。

  执行情况分析：

  • 参数left_value默认值为True，则condition逻辑表达式计算结果为True：job_step_1执行，job_step_2跳过，并且以job_step_2为唯一根节点的分支所包含的所有节点也将跳过，即model_step_2会跳过，因此最终执行的节点有condition_step、job_step_1、model_step_1。
  • 如果设置left_value的值为Fasle，则condition逻辑表达式计算结果为False：job_step_2执行，job_step_1跳过，并且以job_step_1为唯一根节点的分支所包含的所有节点也将跳过，即model_step_1会跳过，因此最终执行的节点有condition_step、job_step_2、model_step_2。

• 通过获取JobStep输出的相关metric指标信息实现

  from modelarts import workflow as wf
  
  # 构建一个OutputStorage对象，对训练输出目录做统一管理
  storage = wf.data.Storage(name="storage_name", title="title_info", with_execution_id=True, create_dir=True, description="description_info")  # name字段必填，title, description可选填
  
  # 定义输入的OBS对象
  obs_data = wf.data.OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type="directory")
  
  # 通过JobStep来定义一个训练节点，并将训练结果输出到OBS
  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",  # 算法订阅ID
          item_version_id="item_version_id",  # 算法订阅版本ID，也可直接填写版本号
          parameters=[]
  
      ),  # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值
      inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data),
      outputs=[
          wf.steps.JobOutput(name="train_url",obs_config=wf.data.OBSOutputConfig(obs_path=storage.join("directory_path"))),
          wf.steps.JobOutput(name="metrics", metrics_config=wf.data.MetricsConfig(metric_files=storage.join("directory_path/metrics.json", create_dir=False))) # 指定metric的输出路径，相关指标信息由作业脚本代码根据指定的数据格式自行输出（示例中需要将metric信息输出到训练输出目录下的metrics.json文件中）
      ],
      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")
          )
      )  # 训练资源规格信息
  )
  
  # 定义条件对象
  condition_lt = wf.steps.Condition(
      condition_type=wf.steps.ConditionTypeEnum.LT,
      left=wf.steps.MetricInfo(job_step.outputs["metrics"].as_input(), "accuracy"),
      right=0.5
  )
  
  condition_step = wf.steps.ConditionStep(
      name="condition_step_test", # 条件节点的名称，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
      conditions=condition_lt, # 条件对象,允许多个条件，条件之间的关系为&&
      if_then_steps="training_job_retrain", # 当condition结果为true时，名称为training_job_retrain的节点允许执行，名称为model_registration的节点跳过不执行
      else_then_steps="model_registration", # 当condition结果为false时，名称为model_registration的节点允许执行，名称为training_job_retrain的节点跳过不执行
      depend_steps=job_step
  )
  
  # 通过JobStep来定义一个训练节点，并将训练结果输出到OBS
  job_step_retrain = wf.steps.JobStep(
      name="training_job_retrain",  # 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="图像分类重新训练训练",  # 标题信息，不填默认使用name
      algorithm=wf.AIGalleryAlgorithm(
          subscription_id="subscription_id",  # 算法订阅ID
          item_version_id="item_version_id",  # 算法订阅版本ID，也可直接填写版本号
          parameters=[]
  
      ),  # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值
      inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data),
      outputs=[
          wf.steps.JobOutput(name="train_url",obs_config=wf.data.OBSOutputConfig(obs_path=storage.join("directory_path_retrain"))),
          wf.steps.JobOutput(name="metrics", metrics_config=wf.data.MetricsConfig(metric_files=storage.join("directory_path_retrain/metrics.json", create_dir=False))) # 指定metric的输出路径，相关指标信息由作业脚本代码根据指定的数据格式自行输出（示例中需要将metric信息输出到训练输出目录下的metrics.json文件中）
      ],
      spec=wf.steps.JobSpec(
          resource=wf.steps.JobResource(
              flavor=wf.Placeholder(name="train_flavor_retrain", placeholder_type=wf.PlaceholderType.JSON, description="训练资源规格")
          )
      ),  # 训练资源规格信息
      depend_steps=condition_step
  )
  
  # 定义模型名称参数
  model_name = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR)
  
  model_step = wf.steps.ModelStep(
      name="model_registration",  # 模型注册节点的名称，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="模型注册",  # 标题信息
      inputs=wf.steps.ModelInput(name='model_input', data=job_step.outputs["train_url"].as_input()),  # job_step的输出作为输入
      outputs=wf.steps.ModelOutput(name='model_output', model_config=wf.steps.ModelConfig(model_name=model_name, model_type="TensorFlow")),  # ModelStep的输出
      depend_steps=condition_step,
  )
  
  workflow = wf.Workflow(
      name="condition-demo",
      desc="this is a demo workflow",
      steps=[job_step, condition_step, job_step_retrain, model_step],
      storages=storage
  )

  案例中ConditionStep节点通过获取job_step输出的accuracy指标信息与预置的值进行比较，决定重新训练还是模型注册。当job_step输出的accuracy指标数据小于阈值0.5时，condition_lt的计算结果为True，此时job_step_retrain运行，model_step跳过；反之job_step_retrain跳过，model_step执行。

  

  job_step输出的metric文件格式要求可参考创建Workflow训练作业节点部分，并且在Condition中只支持使用type为float类型的指标数据作为输入。

  此案例中metrics.json的内容示例如下：

  [
      {
          "key": "loss",
          "title": "loss",
          "type": "float",
          "data": {
              "value": 1.2
          }
      },
      {
          "key": "accuracy",
          "title": "accuracy",
          "type": "float",
          "data": {
              "value": 0.8
          }
      }   
  ]