使用案例

主要包含三种场景的用例。

• 基于数据集发布版本
• 基于标注任务发布版本
• 基于数据集标注节点的输出发布版本

from modelarts import workflow as wf
# 通过ReleaseDatasetStep将输入的数据集对象发布新的版本，输出带有版本信息的数据集对象

# 定义数据集对象
dataset = wf.data.DatasetPlaceholder(name="input_dataset")

# 定义训练验证切分比参数
train_ration = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.8")

release_version = wf.steps.ReleaseDatasetStep(
    name="release_dataset", # 数据集发布节点的名称，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="数据集版本发布", # 标题信息，不填默认使用name值
    inputs=wf.steps.ReleaseDatasetInput(name="input_name", data=dataset), # ReleaseDatasetStep的输入，数据集对象在运行时配置；data字段也可使用wf.data.Dataset(dataset_name="dataset_name")表示
    outputs=wf.steps.ReleaseDatasetOutput(
        name="output_name", 
        dataset_version_config=wf.data.DatasetVersionConfig(
            label_task_type=wf.data.LabelTaskTypeEnum.IMAGE_CLASSIFICATION,  # 数据集发布版本时需要指定标注任务的类型
            train_evaluate_sample_ratio=train_ration # 数据集的训练验证切分比
            )
    ) # ReleaseDatasetStep的输出
)

workflow = wf.Workflow(
    name="dataset-release-demo",
    desc="this is a demo workflow",
    steps=[release_version]
)

from modelarts import workflow as wf
# 通过ReleaseDatasetStep将输入的标注任务对象发布新的版本，输出带有版本信息的数据集对象

# 定义标注任务对象
label_task = wf.data.LabelTaskPlaceholder(name="label_task_placeholder_name")

# 定义训练验证切分比参数
train_ration = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.8")

release_version = wf.steps.ReleaseDatasetStep(
    name="release_dataset", # 数据集发布节点的名称，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="数据集版本发布", # 标题信息，不填默认使用name值
    inputs=wf.steps.ReleaseDatasetInput(name="input_name", data=label_task), # ReleaseDatasetStep的输入，
标注任务对象在运行时配置；data字段也可使用wf.data.LabelTask(dataset_name="dataset_name", task_name="label_task_name")表示
    outputs=wf.steps.ReleaseDatasetOutput(name="output_name", dataset_version_config=wf.data.DatasetVersionConfig(train_evaluate_sample_ratio=train_ration)), # 数据集的训练验证切分比
)

workflow = wf.Workflow(
    name="dataset-release-demo",
    desc="this is a demo workflow",
    steps=[release_version]
)

from modelarts import workflow as wf
# 通过ReleaseDatasetStep将输入的标注任务对象发布新的版本，输出带有版本信息的数据集对象

# 定义训练验证切分比参数
train_ration = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.8")

release_version = wf.steps.ReleaseDatasetStep(
    name="release_dataset", # 数据集发布节点的名称，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="数据集版本发布", # 标题信息，不填默认使用name值
    inputs=wf.steps.ReleaseDatasetInput(name="input_name", data=labeling_step.outputs["output_name"].as_input()), # ReleaseDatasetStep的输入，
标注任务对象在运行时配置；data字段也可使用wf.data.LabelTask(dataset_name="dataset_name", task_name="label_task_name")表示
    outputs=wf.steps.ReleaseDatasetOutput(name="output_name", dataset_version_config=wf.data.DatasetVersionConfig(train_evaluate_sample_ratio=train_ration)), # 数据集的训练验证切分比
    depend_steps = [labeling_step] # 依赖的数据集标注节点对象
)
# labeling_step是wf.steps.LabelingStep的实例对象，output_name是wf.steps.LabelingOutput的name字段值

workflow = wf.Workflow(
    name="dataset-release-demo",
    desc="this is a demo workflow",
    steps=[release_version]
)