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资源栈名称：通过该链接可以跳转到资源栈部署成功后的任务详情页面。 应用ID：当前部署的应用程序在系统中唯一标识，可以通过该标识和应用名称定位问题。 DIS数据服务：通过该链接可以跳转到已创建好的DIS数据服务详情页面。 函数服务：通过该连接可以跳转到已创建好的函数详情页面。 图2 总览页参数
my-service 选项 --template-url或-u：指向远程托管模板的URL。如果未指定--template和--template-path，则该选项必填。 --template-path：模板的本地路径。如果未指定--template和--template-url，则该选项必填。
在离线异步应用场景中，工作负载具有以下一个或多个特征： 执行时间长 业务的处理耗时一般在分钟~小时级，Response Time不敏感。 提交后立即返回 在触发调用后立即得到返回，从而不因长耗时处理阻塞业务主逻辑的执行。 实时感知任务状态 无 并行处理 离线GPU任务需要处理大量数据
在函数页面上传依赖包的ZIP包文件大小限制为10M，如超过10M，需通过OBS上传（依赖包大小限制为最大300M）。 如果函数配置了私有依赖包且依赖包很大，建议在函数详情页的“设置 > 常规设置”重新设置函数执行时间，在原基础上增加超时时间。 父主题： 依赖包管理
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
数和Timer触发器，实现定时从OBS桶中下载文件。 API的调用方法请参见如何调用API。 前提条件 已在OBS服务中上传文件，并记录文件名、文件所在的OBS桶名，以及OBS地址的链接。 已配置具有OBS服务访问权限的委托，并记录委托名。 总体思路 创建FunctionGrap
GPU函数管理 Serverless GPU使用介绍 部署方式 函数模式
函数生命周期管理 获取函数列表 创建函数 删除函数/版本 获取指定函数代码信息 修改函数代码 获取函数的metadata 修改函数的metadata信息 更新函数最大实例数 查询函数标签列表 禁用/启动函数快照 获取指定函数绑定的servicebridge函数列表 查询函数快照制作状态
触发器管理 哪些事件可以触发FunctionGraph函数？ 使用APIG触发器调用一个返回String的FunctionGraph函数，报500错误，该如何解决？ DIS触发器中起始位置LATEST和TRIM_HORIZON是什么意思？ Python函数有中文注释报乱码错误，该如何解决？
FUNCTION，不做修改直接推送，远程和本地的代码会比较，提示“代码已经最新”，不必推送。 函数 node01 做出修改，删除第二行的“// hello world”，推送提示如下。 是：直接推送，本地代码将会覆盖远程代码。 否，查看差异：弹出有差异的文件，单击“index.js”打开比较差异的页面，可以看出
FunctionGraph和kafka必须在同一个子网内，才可以在FunctionGraph中配置Kafka触发器吗？ 是必须的。在创建函数的时候会判断子网是否相同，不允许一个VPC的不同子网进行连接。 父主题： 触发器管理
应。 示例 在已创建函数并配置APIG触发器的前提下，以APIG触发器为例，配置异步触发。 在函数列表中打开函数，单击“设置 > 触发器”。 单击已配置的APIG触发器名称，跳转到APIG服务页面。 图1 单击触发器名称 单击右上角的”编辑”。 图2 单击“编辑” 单击“下一步”
部署方式 GPU 函数目前支持自定义镜像方式部署和自定义运行时方式部署。 自定义镜像方式部署 定制运行时方式部署 父主题： GPU函数管理
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
函数模式 GPU函数均支持两种函数模式：按量模式和预留模式。详见预留实例管理。 父主题： GPU函数管理
公共依赖 什么是公共依赖 父主题： 依赖包管理
底层依赖库的原因，运行出问题，比如找不到动态链接库。 如果安装的依赖模块需要添加依赖库，请将依赖库归档到zip依赖包文件中，例如，添加.dll、.so、.a等依赖库。 请参考依赖包管理，了解更多。 为Python函数制作依赖包 打包环境中的Python版本要和对应函数的运行时版本相同，如Python2
t主题，订阅过程请参考订阅主题。 SMN主题名称需添加在函数的环境变量中，以便将告警消息推送至该主题下的订阅终端。环境变量名称为“SMN_Topic”，环境变量值为SMN主题名称。以主题名称fss_test为例，在函数的环境变量配置中添加：“SMN_Topic”：“fss_test”。
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
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