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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
计费模式 函数工作流计费模式概述 按需计费
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 如果您以华为云函数工作流作为提供商,则服务的所有函数都属于华为云函数工作流中的函数。 配置 您的Serverless服务中有关华为云函数工作流的所有内容都可以在functions属性下的serverless.yml中找到。 # serverless.yml service:
要求强隔离的场景。 在某些场景下如您希望多人共享部分资源,如模型文件、插件等,因为模型文件普遍都比较大,每个用户都复制一份将造成极大的存储空间浪费。该需求可以通过不同应用挂载同一个SFS文件系统解决,但在默认配置情况下会导致不同用户之间的推理操作和配置信息相互影响,此时您可以按照以下操作解决。
概述 函数开发简介 函数支持的事件源 函数工程打包规范 在函数中引入动态链接库
开发事件函数 C#函数开发 函数支持json序列化和反序列化 父主题: C#
开发工具 CodeArts IDE Online VSCode本地调试 Eclipse-plugin PyCharm-Plugin Serverless Devs Serverless Framework
Go 开发事件函数
Java 开发事件函数 java模板 制作依赖包
Node.js 开发事件函数 开发HTTP函数 nodejs模板 制作依赖包
C# 开发事件函数