Workflow，要不要了解一下

摘要：Workflow本質是開發者基於實際業務場景開發用於部署模型或應用的流水線工具。

Workflow（也稱工作流，下文中均可使用工作流進行描述）本質是開發者基於實際業務場景開發用於部署模型或應用的流水線工具。在機器學習的場景中，流水線可能會覆蓋資料標註、資料處理、模型開發/訓練、模型評估、應用開發、應用評估等步驟。

區別於傳統的機器學習模型構建，開發者可以使用Workflow開發生產流水線。基於MLOps的概念，Workflow會提供執行記錄、監控、持續執行等功能。根據角色的分工與概念，產品上將工作流的開發和持續迭代分開。

瞭解Workflow的功能與構成後，可通過訂閱workflow的方式嘗試執行首條工作流，進一步瞭解Workflow的執行過程。

資料集準備

1、前往AI Gallery，在「資產集市>資料>資料集」下載常見生活垃圾圖片。

2、下載方式選擇「ModelArts資料集」，目標區域「華北-北京四」，資料型別選擇「圖片」，資料集輸出位置為資料集的輸出路徑，資料集輸入位置為資料集的輸入路徑，資料集名稱可自行修改。

3、單擊「確定」，自動跳轉至AI Gallery的個人中心「我的下載」頁籤。等待下載完成即可。

1、訂閱完成後，單擊「執行」進入設定頁面，資產版本預設，選擇雲服務區域「華北-北京四」，單擊「匯入」即可。

說明：

工作流執行的雲服務區域需要與建立的資料集所在區域保持一致，否則工作流設定時無法選到準備好的資料集。

2、匯入完成後會自動跳轉至workflow的詳情頁面，在詳情頁單擊右上方的「設定」按鈕完成設定。設定引數填寫參考表1。

1.設定完成後單擊右上方「儲存設定」按鈕，儲存完成後單擊「啟動」開始執行工作流。工作流在執行過程中，需要使用者在資料標註節點以及服務部署節點完成相關操作或者設定。

（a）資料標註節點：標註節點啟動後會等待使用者確認資料標註是否完成，使用者需單擊「範例詳情」前往資料集頁面檢視該資料集是否已完成標註。

（b）確認資料標註完成後返回執行頁面，單擊「繼續執行」。

（c）服務部署節點：「選擇模型模板」預設選擇最新模型版本，「計算節點規格」選擇GPU型別，「資源池」預設選擇公共資源池，可單擊開啟「是否自動停止」，預設不開啟。設定完成後單擊「繼續執行」即可，等待服務部署完成。

2.測試推理服務：工作流執行完成後，在服務部署節點右側單擊「範例詳情」進行跳轉或者在ModelArts管理控制檯，選擇「部署上線>線上服務」，找到部署的推理服務，單擊服務名稱，進入服務詳情，單擊「預測」。右邊可檢視預測結果。