Workflow（也稱工作流，下文中均可使用工作流進行描述）本質是開發者基于實際業務場景開發用于部署模型或應用的流水線工具。在機器學習的場景中，流水線可能會覆蓋數據标注、數據處理、模型開發/訓練、模型評估、應用開發、應用評估等步驟。

區别于傳統的機器學習模型構建，開發者可以使用Workflow開發生産流水線。基于MLOps的概念，Workflow會提供運行記錄、監控、持續運行等功能。根據角色的分工與概念，産品上将工作流的開發和持續叠代分開。

了解Workflow的功能與構成後，可通過訂閱workflow的方式嘗試運行首條工作流，進一步了解Workflow的運行過程。

前往AI Gallery，在“資産集市>數據>數據集”下載常見生活垃圾圖片。

下載方式選擇“ModelArts數據集”，目标區域“華北-北京四”，數據類型選擇“圖片”，數據集輸出位置為數據集的輸出路徑，數據集輸入位置為數據集的輸入路徑，數據集名稱可自行修改。

單擊“确定”，自動跳轉至AI Gallery的個人中心“我的下載”頁簽。等待下載完成即可。

登錄ModelArts管理控制台，左側菜單欄選擇“總覽>Workflow（Beta）”,進入Workflow詳情頁。

在詳情頁的Workflow列表區域，單擊“前往AI Gallery訂閱”。

選擇訂閱“圖像分類-ResNet_v1_50工作流”。

訂閱完成後，單擊“運行”進入配置頁面，資産版本默認，選擇雲服務區域“華北-北京四”，單擊“導入”即可。

說明：

工作流運行的雲服務區域需要與創建的數據集所在區域保持一緻，否則工作流配置時無法選到準備好的數據集。

導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“配置”按鈕完成配置。配置參數填寫參考表1。

配置完成後單擊右上方“保存配置”按鈕，保存完成後單擊“啟動”開始運行工作流。工作流在運行過程中，需要用戶在數據标注節點以及服務部署節點完成相關操作或者配置。

數據标注節點：标注節點啟動後會等待用戶确認數據标注是否完成，用戶需單擊“實例詳情”前往數據集頁面查看該數據集是否已完成标注。

确認數據标注完成後返回執行頁面，單擊“繼續運行”。

服務部署節點：“選擇模型模闆”默認選擇最新模型版本，“計算節點規格”選擇GPU類型，“資源池”默認選擇公共資源池，可單擊開啟“是否自動停止”，默認不開啟。配置完成後單擊“繼續運行”即可，等待服務部署完成。

測試推理服務：工作流運行完成後，在服務部署節點右側單擊“實例詳情”進行跳轉或者在ModelArts管理控制台，選擇“部署上線>在線服務”，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”。右邊可查看預測結果。

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