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Server Error 服务内部错误。 503 Service Unavailable 服务不可用。 错误码 请参见错误码。 父主题： 函数生命周期管理
概述 Serverless GPU是一种高度灵活、高效利用、按需分配GPU计算资源的新兴云计算服务。GPU能力Serverless化，通过提供一种按需分配的GPU计算资源，在一定范围内有效地解决原有GPU长驻使用方式导致的低资源利用率、高使用成本和低弹性能力等痛点问题。本文将介绍Serverless
Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 错误码 请参见错误码。 父主题： 函数生命周期管理
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状态码 描述 200 ok 500 Internal Server Error 服务内部错误。 错误码 请参见错误码。 父主题： 函数生命周期管理
控、可观察性、安全性和监管等工具集成。 当用已编译的语言实现扩展时，在本地编译生成二进制文件；使用非编译的语言实现扩展时，需要把对接第三方平台需要的依赖一起打包上传，且需要函数的运行时兼容。 将skywalking agent直接嵌入到扩展代码中，即可通过扩展完成对函数请求的监控。
使用FunctionGraph开发函数能否引入类库？ 使用FunctionGraph编写函数支持引入标准库及非标准三方库，请参见函数支持引入的依赖库有哪些？ 父主题： 依赖包管理
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
准三方库） 将依赖的第三方库打包，上传至OBS桶或在函数界面上传，具体请参见如何创建依赖包，在函数代码中即可使用其功能。 父主题： 依赖包管理
Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 错误码 请参见错误码。 父主题： 函数生命周期管理
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
Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 错误码 请参见错误码。 父主题： 函数生命周期管理
如果函数配置了私有依赖包且依赖包很大，建议在函数详情页的“设置 > 常规设置”重新设置函数执行时间，在原基础上增加超时时间。 父主题： 依赖包管理
状态码 状态码 描述 204 No Content 400 Bad Request 请求错误。 错误码 请参见错误码。 父主题： 函数生命周期管理
Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 错误码 请参见错误码。 父主题： 函数生命周期管理
Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 错误码 请参见错误码。 父主题： 函数生命周期管理
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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
Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 错误码 请参见错误码。 父主题： 函数生命周期管理
当异步配置通知到分布式消息（RocketMQ）时，需要函数配置VPC且与通知的RocketMQ实例在同一个VPC中。同时，需要确保RocketMQ实例所在的安全组入方向规则已放通实例的连接端口，否则无法通知消息。（当前处于公测阶段，仅支持华东-上海一、西南贵阳一。） 配置说明 异步调用目标的配置说明参见表2，异步调用目标的事件内容参见如下示例：
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