AI开发平台MODELARTS-使用案例:使用订阅自AI Gallery的算法

时间：2024-04-25 11:39:42

AI开发平台MODELARTS

使用订阅自AI Gallery的算法

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.OutputStorage(name="storage_name", title="title_info", description="description_info") # name字段必填，title, description可选填 

# 定义输入的数据集对象
dataset = wf.data.DatasetPlaceholder(name="input_dataset")

# 通过JobStep来定义一个训练节点，输入使用数据集，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，也可直接填写版本号
        item_version_id="item_version_id", # 算法订阅版本ID，也可直接填写版本号
        parameters=[
            wf.AlgorithmParameters(
                name="parameter_name", 
                value=wf.Placeholder(name="parameter_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="fake_value",description="description_info")
            ) # 算法超参的值使用Placeholder对象来表示，支持int, bool, float, str四种类型
        ]
    ),  # 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=dataset), # JobStep的输入在运行时配置；data字段也可使用wf.data.Dataset(dataset_name="fake_dataset_name", version_name="fake_version_name")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
)

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

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