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监控 指标 日志 调用链管理
依赖包管理 配置依赖包 引入依赖库 公共依赖 公共依赖Demo
CLI命令参考 KooCLI工具介绍 安装KooCLI命令行工具 函数调用
公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理
使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t
sklearn 在FunctionGraph页面将sklearn添加为公共依赖 图1 sklearn添加为公共依赖 在代码中导入sklearn并使用 # 导入 sklearn 相关内容 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection
gym 在FunctionGraph 页面将gym添加为公共依赖 图1 gym添加为公共依赖 在代码中导入gym并使用 # 导入 gym 依赖 import gym env = gym.make('CartPole-v0') env.reset() def handler(event
函数应用中心 查询应用程序模板详情 查询应用程序模板列表 查询应用程序列表 创建应用程序 查询应用程序详情 删除应用程序 父主题： API
函数调用 同步执行函数 异步执行函数 函数异步执行并返回预留实例ID（已废弃） 父主题： API
函数指标 获取按指定指标排序的函数列表 租户函数统计信息 获取指定时间段的函数运行指标 查询函数实例使用情况指标 查询函数实例流量指标 父主题： API
函数配额 查询租户配额 父主题： API
函数模板 获取函数模板列表 获取指定函数模板 父主题： API
函数版本别名 获取指定函数所有版本别名列表 创建函数版本别名 删除函数版本别名 获取函数版本的指定别名信息 修改函数版本别名信息 获取指定函数的版本列表 发布函数版本 父主题： API
同步执行工作流 异步执行工作流 删除函数流 查询函数流 创建函数流 获取指定函数流执行实例列表 获取指定函数流执行实例 获取指定函数流实例的元数据 修改指定函数流实例的元数据 获取函数流指标 获取指定函数流指标 重试函数流 停止函数流 分页查询指定函数流记录 回调工作流 父主题： API
函数模型介绍 本节内容主要介绍FunctionGraph函数模型和Trigger Management触发器模型的返回字段。通过提前熟悉返回字段的参数说明，方便您快速了解API接口的功能，详细信息请参考API。 FunctionGraph函数模型 函数Trigger Management触发器模型
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束与限制 基本概念 函数模型介绍
API 函数调用 函数配额 函数依赖包 函数测试事件 函数调用链 函数生命周期管理 函数版本别名 函数指标 函数日志 函数模板 函数预留实例 函数导入导出 函数触发器 函数流 函数异步配置 函数应用中心
操作步骤 创建函数，可参考开发指南中的各个语言函数创建流程，此处不再赘述。 创建依赖包，将扩展依赖包按照依赖包的添加规则添加到要执行的函数。 调用函数，则内部已经启动扩展进程。 父主题： 扩展API
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式）
_id>:workflow:<package>:<workflow_name>:<version>注意：package当前只支持defaultversion当前只支持latest 最小长度：1 最大长度：128 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 period 否
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