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自定义镜像方式部署 GPU 型号仅支持 NVIDIA Tesla 系列。例如：Tesla 系列 T4 卡型。 自定义镜像函数部署详见使用容器镜像部署函数。 自定义镜像函数，可以在设置->常规设置中，启用GPU。 图1 启用GPU 父主题： 部署方式
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
父主题： 函数生命周期管理
父主题： 函数生命周期管理
父主题： 函数生命周期管理
父主题： 函数生命周期管理
父主题： 函数生命周期管理
父主题： 函数生命周期管理
父主题： 触发器管理
应用场景 准实时推理场景 实时推理场景 离线异步任务场景 父主题： Serverless GPU使用介绍
定制运行时方式部署 支持使用定制运行时方式部署 GPU 函数。 定制运行时详见定制运行时语言 定制运行时部署方式内置 python(Python 2.7.15)、python3(Python 3.6.8)、python3.7(Python 3.7.4)、python3.9(Python
父主题： 函数生命周期管理
使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库
父主题： 依赖包管理
父主题： 函数生命周期管理
父主题： 函数生命周期管理
父主题： 函数生命周期管理
请访问Node.js官方网站，下载并按照安装说明在本地计算机上安装Node.js。 您可以通过在终端中运行node --version来验证Node.js是否安装成功，即可以看到打印出来的对应Node.js版本号。
KooCLI工具介绍 KooCLI工具支持FunctionGraph服务，用户可以通过CLI工具执行函数管理，别名管理，触发器管理函数调用等操作。 获取CLI工具 CLI工具支持64位的Linux x86系统及64位Windows系统，以及Mac系统，具体下载地址如表1所示。
utf-8 -*- import json def handler (event, context): output = 'Hello message: ' + json.dumps(event,ensure_ascii=False) return output 父主题： 触发器管理
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