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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
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
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
创建公网NAT网关步骤如下： 登录NAT网关控制台，单击“购买公网NAT网关”。 在公网NAT网关购买页面，输入相关信息，选择已创建的虚拟私有云及子网（此处以vpc-01为例），在确认规格信息后提交，完成购买。具体操作步骤请参考购买公网NAT网关。 购买完成后，单击公网NAT网关名称进入详情页面
APIG触发器函数工作流后端详情（APIG触发器参数）。APIG触发器此参数必填。 sl_domain 否 String APIG系统默认分配的子域名（APIG触发器参数）。 最小长度：1 最大长度：255 backend_type 否 String API的后端类型（APIG触发器参数）。
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