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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
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
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
通过应用中心部署AI绘画Stable-Diffusion 案例概述 准备 应用创建部署 应用使用 自定义模型 进阶使用 免责声明
自定义模型 Stable-Diffusion应用支持使用自定义模型，您可以将自己的模型上传到指定OBS桶的对应路径中，模型辅助函数会为您将模型转发到SFS Turbo共享路径，在页面重新加载后模型即可使用。 初始化 模型上传与加载 父主题： 通过应用中心部署AI绘画Stable-Diffusion
进阶使用 使用ECS作为NFS服务器实现多用户资源隔离 使用API模式 启用WebUI认证 多人共享模型、插件 使用专享版APIG触发器 父主题： 通过应用中心部署AI绘画Stable-Diffusion
通过FunctionGraph部署Next.js项目 方案概述 创建Next.js项目 创建依赖包 构建程序 处理结果
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
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