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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
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
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
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
API 函数调用 函数配额 函数依赖包 函数测试事件 函数调用链 函数生命周期管理 函数版本别名 函数指标 函数日志 函数模板 函数预留实例 函数导入导出 函数触发器 函数流 函数异步配置 函数应用中心
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
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
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
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