使用 Workflows 编排训练流程

Workflows 用于把多个任务节点编排为流程，适合需要按依赖关系串联多个训练、处理或推理步骤的场景。

创建 Workflow

1. 进入创建页

进入 训练任务 > Workflows。
单击新建，选择 表单创建 或 代码创建。

表单创建：适合在控制台中拖拽节点、配置依赖关系，并逐个填写节点参数。
代码创建：适合已有 DAG 配置、需要复用模板，或希望通过 JSON / YAML 统一维护流程定义的场景。

2. 填写基本信息

配置项	说明
工作流名称	Workflow 的名称，用于在列表、详情和运行记录中识别流程。
描述	Workflow 的用途说明，建议写清流程处理的数据、训练阶段或推理阶段。
自定义输出路径	Workflow 输出文件的匹配路径。例如 `/etc/output/*/result.json`，用于收集节点输出结果。
启用全局变量	开启后，可在 Workflow 范围内使用全局变量，便于多个节点复用同一组参数。
开启定时任务	开启后，可按计划触发 Workflow，适合周期性数据处理、训练或评估流程。

3. 配置 DAG

表单创建
代码创建

在 DAG 区域，从左侧节点列表拖拽节点到画布。当前支持 SF 作业节点 和 SF 推理节点。
按流程顺序连接节点，或单击 自动布局 整理画布。
单击节点的编辑按钮，打开 节点配置。
在 前序节点依赖 页签中配置上游依赖关系。
在 公共字段 页签中配置节点基础信息。

配置项	说明
节点名称	节点在 DAG 配置中的唯一名称，代码创建时对应 `name`。
显示名称	节点在画布中的展示名称。
节点类型	当前节点类型，例如 `sfjob`。
服务模式	控制节点是否按服务模式运行。
重试次数	节点失败后的重试次数。
超时时间（秒）	节点允许运行的最长时间，超过后按超时处理。
标签	为节点增加标签，便于区分节点阶段或用途。
环境变量	为当前节点添加运行时环境变量。
输入参数	定义当前节点需要读取的参数。
输出参数	定义当前节点产出的参数，可供下游节点引用。

在 负载参数 页签中配置节点要运行的作业或推理负载参数。
- SF 作业节点：镜像、资源、Volume、数据集、模型和启动命令等配置与训练任务基本一致，详细说明请参考创建训练任务。
- SF 推理节点：资源池、推理引擎、模型配置、缓存配置、服务配置和监控配置等配置口径与创建大模型推理服务基本一致，详细说明请参考创建大模型推理服务。
单击保存。
确认画布中的节点和依赖关系符合预期。

在 代码填写格式 中选择 JSON 或 YAML。
在 Dag 编辑器中填写或粘贴节点编排配置。
在 Steps 编辑器中填写或粘贴节点运行配置。
确认配置可以表达预期的节点、依赖关系和执行条件。

Dag 配置结构Dag 配置用于描述 Workflow 的节点编排、依赖关系和执行条件。

字段	说明
`tasks`	Workflow 中的节点编排列表。
`name`	节点名称，需要与 Steps 配置中的节点名称对应。
`template`	节点使用的模板或节点类型。例如 SF 作业节点可使用 `sfjob`。
`depends`	前序节点依赖。可以引用上游节点及其状态，例如 `data-preprocess.Success`。
`when`	节点执行条件。可引用上游节点输出参数，例如 `{{tasks.data-preprocess.outputs.parameters.next-step}} == training-1`。

Dag 结构示例：

tasks:
  - name: data-preprocess
    template: sfjob
  - name: train-model
    template: sfjob
    depends: data-preprocess.Success
    when: "{{tasks.data-preprocess.outputs.parameters.next-step}} == training"

Steps 配置结构Steps 配置用于描述每个节点自身的运行参数、展示信息、输入输出和负载配置。

字段	说明
`type`	节点类型。例如 SF 作业节点可使用 `sfjob`。
`name`	节点名称，需要与 Dag 配置中的节点名称对应。
`outputs.parameters`	节点输出参数。可通过 `valueFrom.path` 从节点运行产生的文件中读取参数值。
`inputs`	节点输入参数。
`displayName`	节点展示名称。
`labels`	节点标签。
`retries`	节点失败后的重试次数。
`timeoutSeconds`	节点超时时间，单位为秒。
`env`	节点环境变量。
`spec`	节点负载配置。具体结构取决于节点类型。

Steps 结构示例：

- type: sfjob
  name: data-preprocess
  displayName: 数据预处理
  retries: 1
  timeoutSeconds: 3600
  outputs:
    parameters:
      - name: next-step
        valueFrom:
          path: /etc/output/data-preprocess/result.json
  env:
    - name: STAGE
      value: preprocess
  spec:
    # 节点负载参数按节点类型配置。
    # SF 作业节点可参考创建训练任务；SF 推理节点可参考创建大模型推理服务。

4. 提交创建

单击新建提交 Workflow。提交后，在 Workflows 列表或详情中查看流程状态。创建 Workflow 时，重点确认节点依赖和执行条件是否符合流程预期。节点本身配置仍需满足对应训练任务或推理服务的配置要求。

查看和管理 Workflow

进入 训练任务 > Workflows 后，可以按页面提供的筛选条件查找 Workflow。查看 Workflow 时，重点关注：

当前流程状态和执行进度。
哪个节点正在运行、失败或等待上游节点。
节点失败是否来自任务配置、资源调度、镜像、挂载、命令或上游依赖。
是否需要重新运行流程，或单独排查某个训练任务。

如果 Workflow 未按预期执行，请先确认依赖关系和失败节点，再进入对应训练任务详情页查看事件、日志和监控。

开始使用

资源准备

开发与训练

模型与推理

运维与治理

开发者接入

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