计算
弹性云服务器 ECS
Flexus云服务
裸金属服务器 BMS
弹性伸缩 AS
镜像服务 IMS
专属主机 DeH
函数工作流 FunctionGraph
云手机服务器 CPH
Huawei Cloud EulerOS
网络
虚拟私有云 VPC
弹性公网IP EIP
虚拟专用网络 VPN
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
VPC终端节点 VPCEP
云连接 CC
企业路由器 ER
企业交换机 ESW
全球加速 GA
安全与合规
安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
企业主机安全 HSS
云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
边缘安全 EdgeSec
威胁检测服务 MTD
CDN与智能边缘
内容分发网络 CDN
CloudPond云服务
智能边缘云 IEC
迁移
主机迁移服务 SMS
对象存储迁移服务 OMS
云数据迁移 CDM
迁移中心 MGC
大数据
MapReduce服务 MRS
数据湖探索 DLI
表格存储服务 CloudTable
云搜索服务 CSS
数据接入服务 DIS
数据仓库服务 GaussDB(DWS)
数据治理中心 DataArts Studio
数据可视化 DLV
数据湖工厂 DLF
湖仓构建 LakeFormation
企业应用
云桌面 Workspace
应用与数据集成平台 ROMA Connect
云解析服务 DNS
专属云
专属计算集群 DCC
IoT物联网
IoT物联网
设备接入 IoTDA
智能边缘平台 IEF
用户服务
账号中心
费用中心
成本中心
资源中心
企业管理
工单管理
国际站常见问题
ICP备案
我的凭证
支持计划
客户运营能力
合作伙伴支持计划
专业服务
区块链
区块链服务 BCS
Web3节点引擎服务 NES
解决方案
SAP
高性能计算 HPC
视频
视频直播 Live
视频点播 VOD
媒体处理 MPC
实时音视频 SparkRTC
数字内容生产线 MetaStudio
存储
对象存储服务 OBS
云硬盘 EVS
云备份 CBR
存储容灾服务 SDRS
高性能弹性文件服务 SFS Turbo
弹性文件服务 SFS
云硬盘备份 VBS
云服务器备份 CSBS
数据快递服务 DES
专属分布式存储服务 DSS
容器
云容器引擎 CCE
容器镜像服务 SWR
应用服务网格 ASM
华为云UCS
云容器实例 CCI
管理与监管
云监控服务 CES
统一身份认证服务 IAM
资源编排服务 RFS
云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
云日志服务 LTS
配置审计 Config
资源访问管理 RAM
消息通知服务 SMN
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
组织 Organizations
优化顾问 OA
IAM 身份中心
云运维中心 COC
资源治理中心 RGC
应用身份管理服务 OneAccess
数据库
云数据库 RDS
文档数据库服务 DDS
数据管理服务 DAS
数据复制服务 DRS
云数据库 GeminiDB
云数据库 GaussDB
分布式数据库中间件 DDM
数据库和应用迁移 UGO
云数据库 TaurusDB
人工智能
人脸识别服务 FRS
图引擎服务 GES
图像识别 Image
内容审核 Moderation
文字识别 OCR
AI开发平台ModelArts
图像搜索 ImageSearch
对话机器人服务 CBS
华为HiLens
视频智能分析服务 VIAS
语音交互服务 SIS
应用中间件
分布式缓存服务 DCS
API网关 APIG
微服务引擎 CSE
分布式消息服务Kafka版
分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
多活高可用服务 MAS
事件网格 EG
企业协同
华为云会议 Meeting
云通信
消息&短信 MSGSMS
云生态
合作伙伴中心
云商店
开发者工具
SDK开发指南
API签名指南
Terraform
华为云命令行工具服务 KooCLI
其他
产品价格详情
系统权限
管理控制台
客户关联华为云合作伙伴须知
消息中心
公共问题
开发与运维
应用管理与运维平台 ServiceStage
软件开发生产线 CodeArts
需求管理 CodeArts Req
部署 CodeArts Deploy
性能测试 CodeArts PerfTest
编译构建 CodeArts Build
流水线 CodeArts Pipeline
制品仓库 CodeArts Artifact
测试计划 CodeArts TestPlan
代码检查 CodeArts Check
代码托管 CodeArts Repo
云应用引擎 CAE
开天aPaaS
云消息服务 KooMessage
云手机服务 KooPhone
云空间服务 KooDrive

发布Workflow到ModelArts

更新时间:2024-12-26 GMT+08:00

发布Workflow到ModelArts有两种方式,这两种方式的区别在发布Workflow至运行态后,需要在Workflow页面配置输入输出等参数;而发布Workflow至运行态并运行通过对代码进行改造,用户直接在SDK侧发布并运行工作流,节省了前往控制台进行配置运行的操作。

发布Workflow至运行态

工作流编写完成后,可以进行固化保存,调用Workflow对象的release()方法发布到运行态进行配置执行(在管理控制台Workflow页面配置)。

执行如下命令:

workflow.release()

上述命令执行完成后,如果日志打印显示发布成功,则可前往ModelArts的Workflow页面中查看新发布的工作流,进入Workflow详情,单击“配置”进行参数配置。

基于release()方法,提供了release_and_run()方法,支持用户在开发态发布并运行工作流,节省了前往console配置执行的操作。

注意:

使用该方法时需要注意以下几个事项:

  • Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时,均需要设置默认值,或者直接使用固定的数据对象
  • 方法的执行依赖于Workflow对象的名称:当该名称的工作流不存在时,则创建新工作流并创建新执行;当该名称的工作流已存在时,则更新存在的工作流并基于新的工作流结构创建新的执行
    workflow.release_and_run()

发布Workflow至运行态并运行

该方式支持用户直接在SDK侧发布并运行工作流,节省了前往控制台进行配置运行的操作,对Workflow代码改造如下。

from modelarts import workflow as wf

# 定义统一存储对象管理输出目录
output_storage = wf.data.OutputStorage(name="output_storage", description="输出目录统一配置", default="**")

# 数据集对象
dataset = wf.data.DatasetPlaceholder(name="input_data", default=wf.data.Dataset(dataset_name="**", version_name="**"))

# 创建训练作业
job_step = wf.steps.JobStep(
    name="training_job",
    title="图像分类训练",
    algorithm=wf.AIGalleryAlgorithm(
        subscription_id="**", # 图像分类算法的订阅ID,自行前往算法管理页面进行查看,可选参数,此处以订阅算法举例
        item_version_id="10.0.0", # 订阅算法的版本号,可选参数,此处以订阅算法举例
        parameters=[
            wf.AlgorithmParameters(name="task_type", value="image_classification_v2"),
            wf.AlgorithmParameters(name="model_name", value="resnet_v1_50"),
            wf.AlgorithmParameters(name="do_train", value="True"),
            wf.AlgorithmParameters(name="do_eval_along_train", value="True"),
            wf.AlgorithmParameters(name="variable_update", value="horovod"),
            wf.AlgorithmParameters(name="learning_rate_strategy", value=wf.Placeholder(name="learning_rate_strategy", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),
            wf.AlgorithmParameters(name="batch_size", value=wf.Placeholder(name="batch_size", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步训练的图片数量(单卡)")),
            wf.AlgorithmParameters(name="eval_batch_size", value=wf.Placeholder(name="eval_batch_size", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=64, description="每步验证的图片数量(单卡)")),
            wf.AlgorithmParameters(name="evaluate_every_n_epochs", value=wf.Placeholder(name="evaluate_every_n_epochs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.FLOAT, default=1.0, description="每训练n个epoch做一次验证")),
            wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60, description="保存模型的频率(单位:s)")),
            wf.AlgorithmParameters(name="save_summary_steps", value=wf.Placeholder(name="save_summary_steps", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=10, description="保存summary的频率(单位:步)")),
            wf.AlgorithmParameters(name="log_every_n_steps", value=wf.Placeholder(name="log_every_n_steps", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=10, description="打印日志的频率(单位:步)")),
            wf.AlgorithmParameters(name="do_data_cleaning", value=wf.Placeholder(name="do_data_cleaning", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="True", description="是否进行数据清洗, 数据格式异常会导致训练失败,建议开启,保证训练稳定性。数据量过大时,数据清洗可能耗时较久,可自行线下清洗(支持BMP.JPEG,PNG格式, RGB三通道)。建议用JPEG格式数据")),
            wf.AlgorithmParameters(name="use_fp16", value=wf.Placeholder(name="use_fp16", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="True", description="是否使用混合精度, 混合精度可以加速训练,但是可能会造成一点精度损失,如果对精度无极严格的要求,建议开启")),
            wf.AlgorithmParameters(name="xla_compile", value=wf.Placeholder(name="xla_compile", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="True", description="是否开启xla编译,加速训练,默认启用")),
            wf.AlgorithmParameters(name="data_format", value=wf.Placeholder(name="data_format", placeholder_type=wf.PlaceholderType.ENUM, default="NCHW", enum_list=["NCHW", "NHWC"], description="输入数据类型,NHWC表示channel在最后,NCHW表channel在最前,默认值NCHW(速度有提升)")),
            wf.AlgorithmParameters(name="best_model", value=wf.Placeholder(name="best_model", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="True", description="是否在训练过程中保存并使用精度最高的模型,而不是最新的模型。默认值True,保存最优模型。在一定误差范围内,最优模型会保存最新的高精度模型")),
            wf.AlgorithmParameters(name="jpeg_preprocess", value=wf.Placeholder(name="jpeg_preprocess", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="True", description="是否使用jpeg预处理加速算子(仅支持jpeg格式数据),可加速数据读取,提升性能,默认启用。如果数据格式不是jpeg格式,开启数据清洗功能即可使用"))
        ]
    ),
    inputs=[wf.steps.JobInput(name="data_url", data=dataset)],
    outputs=[wf.steps.JobOutput(name="train_url", obs_config=wf.data.OBSOutputConfig(obs_path=output_storage.join("/train_output/")))],
    spec=wf.steps.JobSpec(
        resource=wf.steps.JobResource(
            flavor=wf.Placeholder(
                name="training_flavor",
                placeholder_type=wf.PlaceholderType.JSON,
                description="训练资源规格",
                default={"flavor_id": "**"}
            )
        )
    )
)

# 构建工作流对象
workflow = wf.Workflow(
    name="image-classification-ResNeSt",
    desc="this is a image classification workflow",
    steps=[job_step],
    storages=[output_storage]
)
  1. 用户需要完成上述代码中**部分的配置,主要涉及以下三项。
    • 统一存储:output_storage对象的default值,需填写一个已存在的OBS路径,路径格式为:/OBS桶名称/文件夹路径/。
    • 数据集对象:填写相应的数据集名称以及版本号
    • 训练资源规格:配置计算资源。由于举例的算法只能跑GPU,此处必须配置GPU类型的资源,可使用免费规格(modelarts.p3.large.public.free)。
  2. 配置项修改完成后执行如下代码。
    workflow.release_and_run()
  3. 执行完成后可前往ModelArts管理控制台,在总览页中选择Workflow,查看工作流的运行情况。

我们使用cookie来确保您的高速浏览体验。继续浏览本站,即表示您同意我们使用cookie。 详情

文档反馈

文档反馈

意见反馈

0/500

标记内容

同时提交标记内容