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调用函数 同步调用 异步调用 重试机制
配置函数 配置函数代码 配置函数的依赖包 配置函数的委托权限 配置函数的网络环境 配置函数的触发器 在线调试函数
配置函数流 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
管理函数 概述 函数是实现某一功能所需代码、运行时、资源、设置的组合，是可以独立运行的最小单元。函数通过Trigger触发，自行调度所需资源及环境，实现预期功能。 导出函数 FunctionGraph支持将已创建的函数导出。 登录FunctionGraph控制台，在左侧导航栏选择“
可编程CDN函数 创建CDN函数 CDN函数管理
Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题： 创建GPU函数
应用场景 准实时推理场景 实时推理场景 离线异步任务场景 父主题： Serverless GPU使用介绍
查看监控指标与配置告警 函数监控概述 FunctionGraph支持的监控指标 查看FunctionGraph的监控数据 配置FunctionGraph的监控告警 配置日志组及日志流 管理函数日志 查看函数日志 配置和查看函数的调用链信息
配置函数的依赖包 配置依赖包 引入依赖库 公共依赖 公共依赖Demo 父主题： 配置函数
通过KooCLI管理函数 KooCLI工具介绍 安装KooCLI命令行工具 函数调用
FunctionGraph临时入库AK/SK替换指导 使用永久AK/SK替换 使用STS Token替换 父主题： 管理函数
提供如下样例： 在服务器创建一个main.tf文件，将如下脚本拷贝到main.tf上并保存。
前置条件 获取访问密钥 父主题： 使用Terraform创建函数
查看审计日志 云审计服务支持的FunctionGraph操作列表 在CTS事件列表查看云审计事件
有状态函数 简介 开发指导 注意事项 父主题： 管理函数
创建GPU函数 Serverless GPU使用介绍 部署方式 父主题： 创建函数
部署方式 GPU 函数目前支持自定义镜像方式部署和自定义运行时方式部署。 自定义镜像方式部署 定制运行时方式部署 父主题： 创建GPU函数
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： 配置函数的依赖包
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
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
