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建立私有工作流程

使用 HealthOmics 主控台、 AWS CLI 命令或其中一個 AWS SDKs建立工作流程。

當您建立工作流程時，HealthOmics 會將通用唯一識別碼 (UUID) 指派給工作流程。工作流程 UUID 是全域唯一識別符 (guid)，在工作流程和工作流程版本中是唯一的。基於資料來源目的，我們建議您使用工作流程 UUID 來唯一識別工作流程。

如果您的工作流程任務使用任何外部工具 （可執行檔、程式庫或指令碼），您可以將這些工具建置到容器映像中。您有下列選項來託管容器映像：

當您建立工作流程時，您會提供工作流程定義，其中包含工作流程、執行和任務的相關資訊。HealthOmics 可以將工作流程定義擷取為儲存在本機或 Amazon S3 儲存貯體中的 .zip 封存檔，或從支援的 Git 型儲存庫擷取。

使用主控台建立工作流程

使用 CLI 建立工作流程

如果您的工作流程檔案和參數範本檔案位於本機電腦上，您可以使用下列 CLI 命令建立工作流程。

aws omics create-workflow  \
  --name "my_workflow"   \
  --definition-zip fileb://my-definition.zip \
  --parameter-template file://my-parameter-template.json 

create-workflow 操作會傳回下列回應：

{
  "arn": "arn:aws:omics:us-west-2:....",
  "id": "1234567",
  "status": "CREATING",
  "tags": {
      "resourceArn": "arn:aws:omics:us-west-2:...."
  },
  "uuid": "64c9a39e-8302-cc45-0262-2ea7116d854f"
}   

建立工作流程時要使用的選用參數

您可以在建立工作流程時指定任何選用參數。如需語法詳細資訊，請參閱 AWS HealthOmics API 參考中的 CreateWorkflow。

指定工作流程定義 Amazon S3 位置

如果您的工作流程定義檔案位於 Amazon S3 資料夾，請使用 definition-uri 參數指定位置，如下列範例所示。如果您的帳戶未擁有 Amazon S3 儲存貯體，請提供擁有者的 AWS 帳戶 ID。

aws omics create-workflow  \
  --name Test  \
  --definition-uri s3://omics-bucket/workflow-definition/  \
  --owner-id  123456789012 
    ... 

使用 Git 型儲存庫中的工作流程定義

若要從支援的 Git 型儲存庫使用工作流程定義，請在請求中使用 definition-repository 參數。請勿提供任何其他definition參數，因為如果請求包含多個輸入來源，則請求會失敗。

definition-respository 參數包含下列欄位：

當您從 Git 型儲存庫指定工作流程定義時，請使用 parameter-template-path 指定參數範本檔案。如果您不提供此參數，HealthOmics 會建立沒有參數範本的工作流程。

下列範例顯示與 Git 型私有儲存庫內容相關的參數：

aws omics create-workflow \
    --name custom-variant \
    --description "Custom variant calling pipeline" \
    --engine "WDL" \
    --definition-repository '{
            "connectionArn": "arn:aws:codeconnections:us-east-1:123456789012:connection/abcd1234-5678-90ab-cdef-1234567890ab",
            "fullRepositoryId": "myorg/my-genomics-workflows",
            "sourceReference": {
                "type": "BRANCH",            
                "value": "main"        
            },        
            "excludeFilePatterns": ["tests/**", "*.log"]   
      }' \
    --main "workflows/variant-calling/main.wdl" \
    --parameter-template-path "parameters/variant-calling-params.json" \
    --readme-path "docs/variant-calling-README.md" \
    --storage-type "DYNAMIC" \       

如需更多範例，請參閱部落格文章如何從 Git 中的內容建立 AWS HealthOmics 工作流程。

指定讀我檔案

您可以使用下列其中一個參數來指定 README 檔案位置：

僅使用 readme-path 搭配 definition-respository。如果您未指定任何 README 參數，HealthOmics 會在儲存庫中匯入根層級 README.md 檔案 （如果存在）。

下列範例示範如何使用 readme-path 和 readme-uri 指定 README 檔案位置。

# Using README from repository
aws omics create-workflow \
    --name "documented-workflow" \
    --definition-repository '...' \
    --readme-path "docs/workflow-guide.md"

# Using README from S3
aws omics create-workflow \
    --name "s3-readme-workflow" \
    --definition-repository '...' \
    --readme-uri "s3://my-bucket/workflow-docs/readme.md"

如需詳細資訊，請參閱HealthOmics 工作流程 README 檔案。

指定main定義檔案

如果您包含多個工作流程定義檔案，請使用 main 參數來指定工作流程的主要定義檔案。

aws omics create-workflow  \
  --name Test  \
  --main multi_workflow/workflow2.wdl  \
    ... 

指定執行儲存體類型

您可以指定預設執行儲存類型 (DYNAMIC 或 STATIC)，並執行儲存容量 （靜態儲存需要）。如需執行儲存體類型的詳細資訊，請參閱 在 HealthOmics 工作流程中執行儲存類型。

aws omics create-workflow  \
  --name my_workflow   \
  --definition-zip fileb://my-definition.zip \
  --parameter-template file://my-parameter-template.json   \
  --storage-type 'STATIC'  \
  --storage-capacity 1200  \

指定 GPU 組態

使用 加速器參數來建立在加速運算執行個體上執行的工作流程。下列範例示範如何使用 accelerators 參數。您可以在工作流程定義中指定 GPU 組態。請參閱 加速運算執行個體。

aws omics create-workflow --name workflow name \
   --definition-uri s3://amzn-s3-demo-bucket1/GPUWorkflow.zip \
   --accelerators GPU  

設定提取快取映射參數

如果您使用 Amazon ECR 提取快取映射功能，您可以覆寫預設映射。如需容器設定參數的詳細資訊，請參閱 私有工作流程的容器映像。

在下列範例中， 檔案mappings.json包含此內容：

{
    "registryMappings": [
        {
            "upstreamRegistryUrl": "registry-1.docker.io",
            "ecrRepositoryPrefix": "docker-hub"
        },
        {
            "upstreamRegistryUrl": "quay.io",
            "ecrRepositoryPrefix": "quay",
            "accountId": "123412341234"
        },
        {

            "upstreamRegistryUrl": "public.ecr.aws",
            "ecrRepositoryPrefix": "ecr-public"
        }
    ],
    "imageMappings": [{
            "sourceImage": "docker.io/library/ubuntu:latest",
            "destinationImage": "healthomics-docker-2/custom/ubuntu:latest",
            "accountId": "123412341234"
        },
        {
            "sourceImage": "nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter",
            "destinationImage": "healthomics-nvidia/k8s/dcgm-exporter"
        }
    ]
}       

在 create-workflow 命令中指定映射參數：

aws omics create-workflow  \
     ...
--container-registry-map-file file://mappings.json
    ... 

您也可以指定映射參數檔案的 S3 位置：

aws omics create-workflow  \
     ...
--container-registry-map-uri s3://amzn-s3-demo-bucket1/test.zip
    ... 

使用 SDK 建立工作流程

您可以使用其中一個 SDKs建立工作流程。下列範例示範如何使用 Python SDK 建立工作流程

import boto3

omics = boto3.client('omics')

with open('definition.zip', 'rb') as f:
   definition = f.read()

response = omics.create_workflow(
   name='my_workflow',
   definitionZip=definition,
   parameterTemplate={ ... }
)