Besonderheiten der CWL-Workflow-Definition - AWS HealthOmics

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Besonderheiten der CWL-Workflow-Definition

Workflows, die in Common Workflow Language (CWL) geschrieben wurden, bieten ähnliche Funktionen wie Workflows, die in WDL und Nextflow geschrieben wurden. Sie können Amazon S3 oder HealthOmics Storage URIs als Eingabeparameter verwenden.

Wenn Sie die Eingabe in einer SecondaryFile in einem Unter-Workflow definieren, fügen Sie dieselbe Definition im Haupt-Workflow hinzu.

HealthOmics Workflows unterstützen keine Betriebsprozesse. Weitere Informationen zu Betriebsprozessen in CWL-Workflows finden Sie in der CWL-Dokumentation.

Um eine bestehende CWL-Workflow-Definitionsdatei zur Verwendung zu konvertieren HealthOmics, nehmen Sie die folgenden Änderungen vor:

  • Ersetzen Sie alle Docker-Container URIs durch Amazon URIs ECR.

  • Stellen Sie sicher, dass alle Workflow-Dateien im Haupt-Workflow als Eingabe deklariert sind und dass alle Variablen explizit definiert sind.

  • Stellen Sie sicher, dass der gesamte JavaScript Code Strict-Mode-konform ist.

CWL-Workflows sollten für jeden verwendeten Container definiert werden. Es wird nicht empfohlen, den DockerPull-Eintrag mit einer festen Amazon ECR-URI fest zu codieren.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für einen in CWL geschriebenen Workflow. 


cwlVersion: v1.2
class: Workflow

inputs:
in_file:
type: File
secondaryFiles: [.fai]

out_filename: string
docker_image: string


outputs:
copied_file:
type: File
outputSource: copy_step/copied_file

steps:
copy_step:
in:
  in_file: in_file
  out_filename: out_filename
  docker_image: docker_image
out: [copied_file]
run: copy.cwl

Die folgende Datei definiert die copy.cwl Aufgabe.


cwlVersion: v1.2
class: CommandLineTool
baseCommand: cp

inputs:
in_file:
type: File
secondaryFiles: [.fai]
inputBinding:
  position: 1

out_filename:
type: string
inputBinding:
  position: 2
docker_image:
type: string

outputs:
copied_file:
type: File
outputBinding:
    glob: $(inputs.out_filename)

requirements:
InlineJavascriptRequirement: {}
DockerRequirement:
dockerPull: "$(inputs.docker_image)"

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für einen in CWL geschriebenen Workflow mit einer GPU-Anforderung.

cwlVersion: v1.2
class: CommandLineTool
baseCommand: ["/bin/bash", "docm_haplotypeCaller.sh"]
$namespaces:
cwltool: http://commonwl.org/cwltool#
requirements:
cwltool:CUDARequirement:
cudaDeviceCountMin: 1
cudaComputeCapability: "nvidia-tesla-t4" 
cudaVersionMin: "1.0"
InlineJavascriptRequirement: {}
InitialWorkDirRequirement:
listing:
- entryname: 'docm_haplotypeCaller.sh'
  entry: |
          nvidia-smi --query-gpu=gpu_name,gpu_bus_id,vbios_version --format=csv   

inputs: []
outputs: []