网络
虚拟私有云 VPC
弹性公网IP EIP
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
云连接 CC
VPC终端节点 VPCEP
企业路由器 ER
企业交换机 ESW
全球加速 GA
企业连接 EC
云原生应用网络 ANC
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
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
应用中间件
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
API网关 APIG
分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
事件网格 EG
管理与监管
统一身份认证服务 IAM
消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
云日志服务 LTS
云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
配置审计 Config
应用身份管理服务 OneAccess
资源访问管理 RAM
组织 Organizations
资源编排服务 RFS
优化顾问 OA
IAM 身份中心
云运维中心 COC
资源治理中心 RGC
解决方案
高性能计算 HPC
SAP
混合云灾备
开天工业工作台 MIW
Haydn解决方案工厂
数字化诊断治理专家服务
云生态
云商店
合作伙伴中心
华为云开发者学堂
华为云慧通差旅
开发与运维
软件开发生产线 CodeArts
需求管理 CodeArts Req
流水线 CodeArts Pipeline
代码检查 CodeArts Check
编译构建 CodeArts Build
部署 CodeArts Deploy
测试计划 CodeArts TestPlan
制品仓库 CodeArts Artifact
移动应用测试 MobileAPPTest
CodeArts IDE Online
开源镜像站 Mirrors
性能测试 CodeArts PerfTest
应用管理与运维平台 ServiceStage
云应用引擎 CAE
开源治理服务 CodeArts Governance
华为云Astro轻应用
CodeArts IDE
Astro工作流 AstroFlow
代码托管 CodeArts Repo
漏洞管理服务 CodeArts Inspector
联接 CodeArtsLink
软件建模 CodeArts Modeling
Astro企业应用 AstroPro
CodeArts盘古助手
华为云Astro大屏应用
计算
弹性云服务器 ECS
Flexus云服务
裸金属服务器 BMS
云手机服务器 CPH
专属主机 DeH
弹性伸缩 AS
镜像服务 IMS
函数工作流 FunctionGraph
云耀云服务器(旧版)
VR云渲游平台 CVR
Huawei Cloud EulerOS
云化数据中心 CloudDC
网络
虚拟私有云 VPC
弹性公网IP EIP
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
云连接 CC
VPC终端节点 VPCEP
企业路由器 ER
企业交换机 ESW
全球加速 GA
企业连接 EC
云原生应用网络 ANC
CDN与智能边缘
内容分发网络 CDN
智能边缘云 IEC
智能边缘平台 IEF
CloudPond云服务
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
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
大数据
MapReduce服务 MRS
数据湖探索 DLI
表格存储服务 CloudTable
可信智能计算服务 TICS
推荐系统 RES
云搜索服务 CSS
数据可视化 DLV
数据接入服务 DIS
数据仓库服务 GaussDB(DWS)
数据治理中心 DataArts Studio
湖仓构建 LakeFormation
智能数据洞察 DataArts Insight
应用中间件
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
API网关 APIG
分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
事件网格 EG
开天aPaaS
应用平台 AppStage
开天企业工作台 MSSE
开天集成工作台 MSSI
API中心 API Hub
云消息服务 KooMessage
交换数据空间 EDS
云地图服务 KooMap
云手机服务 KooPhone
组织成员账号 OrgID
云空间服务 KooDrive
管理与监管
统一身份认证服务 IAM
消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
云日志服务 LTS
云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
配置审计 Config
应用身份管理服务 OneAccess
资源访问管理 RAM
组织 Organizations
资源编排服务 RFS
优化顾问 OA
IAM 身份中心
云运维中心 COC
资源治理中心 RGC
区块链
区块链服务 BCS
数字资产链 DAC
华为云区块链引擎服务 HBS
解决方案
高性能计算 HPC
SAP
混合云灾备
开天工业工作台 MIW
Haydn解决方案工厂
数字化诊断治理专家服务
价格
成本优化最佳实践
专属云商业逻辑
云生态
云商店
合作伙伴中心
华为云开发者学堂
华为云慧通差旅
其他
管理控制台
消息中心
产品价格详情
系统权限
客户关联华为云合作伙伴须知
公共问题
宽限期保留期
奖励推广计划
活动
云服务信任体系能力说明
开发与运维
软件开发生产线 CodeArts
需求管理 CodeArts Req
流水线 CodeArts Pipeline
代码检查 CodeArts Check
编译构建 CodeArts Build
部署 CodeArts Deploy
测试计划 CodeArts TestPlan
制品仓库 CodeArts Artifact
移动应用测试 MobileAPPTest
CodeArts IDE Online
开源镜像站 Mirrors
性能测试 CodeArts PerfTest
应用管理与运维平台 ServiceStage
云应用引擎 CAE
开源治理服务 CodeArts Governance
华为云Astro轻应用
CodeArts IDE
Astro工作流 AstroFlow
代码托管 CodeArts Repo
漏洞管理服务 CodeArts Inspector
联接 CodeArtsLink
软件建模 CodeArts Modeling
Astro企业应用 AstroPro
CodeArts盘古助手
华为云Astro大屏应用
存储
对象存储服务 OBS
云硬盘 EVS
云备份 CBR
高性能弹性文件服务 SFS Turbo
弹性文件服务 SFS
存储容灾服务 SDRS
云硬盘备份 VBS
云服务器备份 CSBS
数据快递服务 DES
云存储网关 CSG
专属分布式存储服务 DSS
数据工坊 DWR
地图数据 MapDS
键值存储服务 KVS
容器
云容器引擎 CCE
云容器实例 CCI
容器镜像服务 SWR
云原生服务中心 OSC
应用服务网格 ASM
华为云UCS
数据库
云数据库 RDS
数据复制服务 DRS
文档数据库服务 DDS
分布式数据库中间件 DDM
云数据库 GaussDB
云数据库 GeminiDB
数据管理服务 DAS
数据库和应用迁移 UGO
云数据库 TaurusDB
人工智能
AI开发平台ModelArts
华为HiLens
图引擎服务 GES
图像识别 Image
文字识别 OCR
自然语言处理 NLP
内容审核 Moderation
图像搜索 ImageSearch
医疗智能体 EIHealth
企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
人脸识别服务 FRS
对话机器人服务 CBS
语音交互服务 SIS
人证核身服务 IVS
视频智能分析服务 VIAS
城市智能体
自动驾驶云服务 Octopus
盘古大模型 PanguLargeModels
IoT物联网
设备接入 IoTDA
全球SIM联接 GSL
IoT数据分析 IoTA
路网数字化服务 DRIS
IoT边缘 IoTEdge
设备发放 IoTDP
企业应用
域名注册服务 Domains
云解析服务 DNS
企业门户 EWP
ICP备案
商标注册
华为云WeLink
华为云会议 Meeting
隐私保护通话 PrivateNumber
语音通话 VoiceCall
消息&短信 MSGSMS
云管理网络
SD-WAN 云服务
边缘数据中心管理 EDCM
云桌面 Workspace
应用与数据集成平台 ROMA Connect
ROMA资产中心 ROMA Exchange
API全生命周期管理 ROMA API
政企自服务管理 ESM
视频
实时音视频 SparkRTC
视频直播 Live
视频点播 VOD
媒体处理 MPC
视频接入服务 VIS
数字内容生产线 MetaStudio
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
专属云
专属计算集群 DCC
开发者工具
SDK开发指南
API签名指南
DevStar
华为云命令行工具服务 KooCLI
Huawei Cloud Toolkit
CodeArts API
云化转型
云架构中心
云采用框架
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
客户运营能力
国际站常见问题
支持计划
专业服务
合作伙伴支持计划
我的凭证
华为云公共事业服务云平台
工业软件
工业数字模型驱动引擎
硬件开发工具链平台云服务
工业数据转换引擎云服务

构建条件节点控制分支执行

更新时间:2024-10-16 GMT+08:00
分享

功能介绍

主要用于执行流程的条件分支选择,可以简单的进行数值比较来控制执行流程,也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。主要应用场景如下:

可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如:需要根据训练节点输出的精度信息来决定是重新训练还是进行模型的注册操作时可以使用该节点来实现流程的控制。

属性总览

您可以使用ConditionStep来构建条件节点,ConditionStep结构如下:

表1 ConditionStep

属性

描述

是否必填

数据类型

name

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

str

conditions

条件列表,列表中的多个Condition执行“逻辑与”操作

Condition或者Condition的列表

if_then_steps

条件表达式计算结果为True时,执行的step列表

str或者str列表

else_then_steps

条件表达式计算结果为False时,执行的step列表

str或者str列表

title

title信息,主要用于前端节点的名称展示

str

description

条件节点的描述信息

str

depend_steps

依赖的节点列表

Step或者Step的列表

表2 Condition

属性

描述

是否必填

数据类型

condition_type

条件类型,支持"=="、">"、">="、"in"、"<"、"<="、"!="、"or"操作符

ConditionTypeEnum

left

条件表达式的左值

int、float、str、bool、Placeholder、Sequence、Condition、MetricInfo

right

条件表达式的右值

int、float、str、bool、Placeholder、Sequence、Condition、MetricInfo

表3 MetricInfo

属性

描述

是否必填

数据类型

input_data

metric文件的存储对象,当前仅支持JobStep节点的输出

JobStep的输出

json_key

需要获取的metric信息对应的key值

str

结构内容详解:

  • Condition对象(由三部分组成:条件类型,左值以及右值)
    • 条件类型使用ConditionTypeEnum来获取,支持"=="、">"、">="、"in"、"<"、"<="、"!="、"or"操作符,具体映射关系如下表所示。

      枚举类型

      操作符

      ConditionTypeEnum.EQ

      ==

      ConditionTypeEnum.GT

      >

      ConditionTypeEnum.GTE

      >=

      ConditionTypeEnum.IN

      in

      ConditionTypeEnum.LT

      <

      ConditionTypeEnum.LTE

      <=

      ConditionTypeEnum.NOT

      !=

      ConditionTypeEnum.OR

      or

    • 左右值支持的类型有:int、float、str、bool、Placeholder、Sequence、Condition、MetricInfo。
    • 一个ConditionStep支持多个Condition对象,使用list表示,多个Condition之间进行&&操作。
  • if_then_steps和else_then_steps
    • if_then_steps表示的是当Condition比较的结果为true时允许执行的节点列表,存储的是节点名称;此时else_then_steps中的step跳过不执行。
    • else_then_step表示的是当Condition比较的结果为false时允许执行的节点列表,存储的是节点名称;此时if_then_steps中的step跳过不执行。

使用案例

根据需求参考简单示例或进阶示例。

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]
    )
    
    说明:

    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。

    说明:

    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
            }
        }   
    ]

进阶示例

import modelarts.workflow as wf

left_value = wf.Placeholder(name="left_value", placeholder_type=wf.PlaceholderType.BOOL, default=True)
condition1 = wf.steps.Condition(condition_type=wf.steps.ConditionTypeEnum.EQ, left=left_value, right=True)

internal_condition_1 = wf.steps.Condition(condition_type=wf.steps.ConditionTypeEnum.GT, left=10, right=9)
internal_condition_2 = wf.steps.Condition(condition_type=wf.steps.ConditionTypeEnum.LT, left=10, right=9)

# condition2的结果为internal_condition_1 || internal_condition_2
condition2 = wf.steps.Condition(condition_type=wf.steps.ConditionTypeEnum.OR, left=internal_condition_1, right=internal_condition_2)

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=[condition1, condition2], # 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
job_step_2 = wf.steps.JobStep(
    name="job_step_2",
    depend_steps=condition_step
)

workflow = wf.Workflow(
    name="condition-demo",
    desc="this is a demo workflow",
    steps=[condition_step, job_step_1, job_step_2],
)

ConditionStep支持多条件节点的嵌套使用,用户可以基于不同的场景灵活设计。

说明:

条件节点只支持双分支的选择执行,局限性较大,推荐您使用新的分支功能,可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力,详情请参见配置节点参数控制分支执行章节。

提示

您即将访问非华为云网站,请注意账号财产安全

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