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更新时间：2024-12-16 GMT+08:00

配置节点参数控制分支执行

功能介绍

支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过，同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。

应用场景

主要用于存在多分支选择执行的复杂场景，在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行，哪些分支需要跳过，达到分支部分执行的目的，与ConditionStep的使用场景类似，但功能更加强大。当前该能力适用于数据集创建节点、数据集标注节点、数据集导入节点、数据集版本发布节点、作业类型节点、模型注册节点以及服务部署节点。

控制单节点的执行

通过参数配置实现

from modelarts import workflow as wf

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

# 构建一个OutputStorage对象，对训练输出目录做统一管理
storage = wf.data.OutputStorage(name="storage_name", title="title_info",
                                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),
    # JobStep的输入在运行时配置；data字段也可使用data=wf.data.OBSPath(obs_path="fake_obs_path")表示
    outputs=wf.steps.JobOutput(name="train_url",
                               obs_config=wf.data.OBSOutputConfig(obs_path=storage.join("directory_path"))),
    # JobStep的输出
    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
    policy=wf.steps.StepPolicy(
        skip_conditions=[condition_equal] # 通过skip_conditions中的计算结果决定job_step是否跳过
    )
)

workflow = wf.Workflow(
    name="new-condition-demo",
    desc="this is a demo workflow",
    steps=[job_step],
    storages=storage
)

案例中job_step配置了相关的跳过策略，并且通过一个bool类型的参数进行控制。当name为is_skip的Placeholder参数配置为True时，condition_equal的计算结果为True，此时job_step会被置为跳过，反之job_step正常执行，其中Condition对象详情可参考构建条件节点控制分支执行。

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
)

# 定义模型名称参数
model_name = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR)

# 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
)

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=[job_step],  # 依赖的作业类型节点对象
    policy=wf.steps.StepPolicy(skip_conditions=condition_lt) # 通过skip_conditions中的计算结果决定model_step是否跳过
)

workflow = wf.Workflow(
    name="new-condition-demo",
    desc="this is a demo workflow",
    steps=[job_step, model_step],
    storages=storage
)

案例中model_step配置了相关的跳过策略，并且通过获取job_step输出的accuracy指标信息与预置的值进行比较，决定是否需要进行模型注册。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model_step会被置为跳过，反之model_step正常执行。

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", // 指标数据名称（不支持特殊字符，长度限制为64字符）
        "title": "loss", // 指标数据标题（长度限制为64字符）
        "type": "float", // 指标数据类型（支持的有以下类型：浮点：float、折线图：line chart、柱状图：histogram、矩阵：table、一维表格：one-dimensional-table）
        "data": {
            "value": 1.2 // 指标数据值，不同类型的使用示例可以参考创建Workflow训练作业节点
        }
    },
    {
        "key": "accuracy",
        "title": "accuracy",
        "type": "float",
        "data": {
            "value": 0.8
        }
    }   
]

控制多分支的部分执行

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")

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

# 通过JobStep来定义一个训练节点，并将训练结果输出到OBS
job_step_a = wf.steps.JobStep(
    name="training_job_a",  # 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_a")))],
    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
    policy=wf.steps.StepPolicy(skip_conditions=condition_equal_a)
)

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

# 通过JobStep来定义一个训练节点，并将训练结果输出到OBS
job_step_b = wf.steps.JobStep(
    name="training_job_b",  # 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_b")))],
    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
    policy=wf.steps.StepPolicy(skip_conditions=condition_equal_b)
)

# 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=wf.data.DataConsumptionSelector(data_list=[job_step_a.outputs["train_url"].as_input(), job_step_b.outputs["train_url"].as_input()])),  # 选择job_step_a或者job_step_b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=[job_step_a, job_step_b],  # 依赖的作业类型节点对象
)

workflow = wf.Workflow(
    name="new-condition-demo",
    desc="this is a demo workflow",
    steps=[job_step_a, job_step_b, model_step],
    storages=storage
)

案例中job_step_a和job_step_b均配置了跳过策略，并且都使用参数进行控制。当参数值配置不同时，model_step的执行可以分为以下几种情况（model_step没有配置跳过策略，因此会遵循默认规则）：

job_step_a_is_skip参数值	job_step_b_is_skip参数值	model_step是否执行
True	True	跳过
True	False	执行
False	True	执行
False	False	执行

默认规则：当某个节点依赖的所有节点状态均为跳过时，该节点自动跳过，否则正常执行，此判断逻辑可扩展至任意节点。

在上述案例的基础上，如果需要打破默认规则，在job_step_a以及job_step_b跳过时，model_step也允许执行，则只需要在model_step中也配置跳过策略即可（跳过策略的优先级高于默认规则）。

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