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函数流 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:
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
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
创建使用自定义认证且后端为FunctionGraph的API 方案概述 资源规划 构建程序 添加事件源 调试并调用API
操作流程 本方案包含以下操作步骤 创建文件接收函数:接收上传的文件并解析内容。 端到端测试:绑定APIG触发器,测试文件上传及处理流程。 NodeJS语言方案 Python语言方案 父主题: 函数+APIG:处理文件上传
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
Python 开发事件函数 python模板 制作依赖包
PHP 开发事件函数 制作依赖包
Serverless Framework 使用指南 CLI参考 事件列表 父主题: 开发工具
java模板 package com.huawei.demo; import com.huawei.services.runtime.Context; import com.huawei.services.runtime.entity.apig.APIGTriggerEvent;