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ER触发器总数 10 否 前端页面上传时，单个代码部署包大小（压缩为.zip/.jar文件） 40MB 否 调用函数接口时，在线编辑单个函数代码部署包大小（压缩为.zip/.jar文件） 50MB 否 调用函数接口时，单个代码部署包原始代码大小 zip格式：解压后原始代码大小为1500M
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）
案例概述 本手册基于函数流服务实践所编写，用于指导您使用函数流服务实现OBS数据处理的功能。（当前函数流暂时支持华北-北京四、华东-上海一、华东-上海二、华南-广州、西南-贵阳一、亚太-新加坡。） 场景介绍 用户使用函数流编排函数方式自动化处理OBS中的数据（如视频解析、图片转码、视频截图等）。
计费模式 函数工作流计费模式概述 按需计费
创建函数 能否在函数代码中使用线程和进程？ FunctionGraph函数工程打包有哪些规范（限制）？ FunctionGraph如何隔离代码？ HTTP函数bootstrap启动文件如何创建？
使用前必读 FunctionGraph使用流程 FunctionGraph权限说明 支持的编程语言
FunctionGraph权限说明 创建用户并授权使用FunctionGraph FunctionGraph自定义策略 父主题： 使用前必读
指标 监控信息说明 FunctionGraph服务的监控指标参考 创建告警规则 父主题： 监控
函数流管理 函数流简介 创建函数流任务 函数流执行历史管理 创建函数流触发器 流式文件处理
Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题： GPU函数管理
监控 指标 日志 调用链管理
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
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