图解 函数工作流 服务

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Artifacts 上传函数至FunctionGraph 在函数工作流工作台创建函数 登录函数工作流控制台在左侧导航栏选择“函数 > 函数列表”，进入函数列表界面。 单击“创建函数”，进入创建函数流程。 填写函数配置信息，如下图所示。 选择：“创建空白函数”。 函数名称输入：“IoTD

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onGraph会进行资源创建，下载函数代码，初始化扩展和Runtime，然后开始运行初始化代码（主程序外的代码）。 执行：在此阶段，实例接收事件后开始执行函数。函数运行到完成后，实例会等待下个事件的调用。 关闭：如果FunctionGraph函数在一段时间内没有接收任何调用，则会

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runtimeList：允许的运行时列表，当前支持的运行时请参见函数管理，例如“Python3.6”。 timout：执行超时时间，单位为秒。 memorySize：函数实例内存规格限制，单位为MB。 检测逻辑 函数工作流的运行时不在参数允许的运行时列表内，视为“不合规”。 函数工作流的超时时间大于参数设置的超时时间，视为“不合规”。

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本实例演示如何使用动态注册命令方式新增一个名为test的Shell命令。定义一个新增命令所要调用的命令处理函数cmd_test。使用osCmdReg函数添加新增命令项。通过make menuconfig使能Shell。重新编译代码后运行。定义命令所要调用的命令处理函数cmd_test：#include "shell.h" #include

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函数工作流的常见使用场景？ Web类应用：比如小程序、网页/App、聊天机器人、BFF等。 事件驱动类应用：文件处理、图片处理、视频直播/转码、实时数据流处理、IoT规则/事件处理等。 AI类应用：三方服务集成、AI推理、车牌识别。 具体请参考应用场景。 父主题： 通用问题

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本实例演示如何使用静态注册命令方式新增一个名为test的Shell命令。定义一个新增命令所要调用的命令处理函数cmd_test。使用SHELLCMD_ENTRY函数添加新增命令项。在liteos_tables_ldflags.mk中添加链接该新增命令项参数。通过make menuconfig使能Shell。重新编译代码后运行。定义命令所要

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Pregel编程接口 用户在实现UserPregelAlgorithm中的方法init和compute时主要依赖于PregelContext对象，该对象提供如下API： 表1 PregelContext API 方法和属性 描述 说明 ext_id(nid)->int 获取当前点

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无编程访问权限 调用API时，出现"code":403,"message":"This user only supports console access, not programmatic access."表示用户没有编程访问权限。 子用户没有编程访问权限，需要联系主账户进行权限设置。

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支持的编程语言 Node.js语言 Python语言 Java语言 Go语言 C#语言 PHP语言 定制运行时语言 仓颉语言 父主题： 使用前必读

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MPC的操作权限委托给函数工作流 FunctionGraph。 创建函数工作流 FunctionGraph，用于实现视频超分辨率转换。当 对象存储服务 OBS桶收到上传视频后，会自动调用函数服务转换视频超分辨率，并将结果存放到指定的对象存储服务 OBS桶。 使用媒体处理 MPC，由函数工作流调用其

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函数工作流的函数并发数在指定范围内 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 function-graph-concurrency-check 规则展示名 函数工作流的函数并发数在指定范围内 规则描述 FunctionGraph函数的并发数不在指定的范围内，视为“不合规”。

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如何 获取Token ？ FunctionGraph函数支持哪些编程语言？ FunctionGraph函数分配磁盘空间有多少？ FunctionGraph函数是否支持版本控制？ 函数中如何读写文件？ 使用CLI工具，如何配置网络代理？ FunctionGraph函数是否支持扩展？ IAM子账号使用F

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Interface，应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，应用将自身的服务能力封装成API，并通过API网关开放给用户调用。API包括基本信息、前后端的请求路径和参数以及请求相关协议。 函数工作流FunctionGraph：函数工作流FunctionGraph是一项基于事件驱动的函数托管计算服务

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Standard资源模式适配PyTorch NPU推理技术，将主流的开源大模型与硬件相结合，实现高速、高效的模型推理。帮助用户快速一键部署AI应用、在线推理，主要适用于 自然语言处理 LLM应用场景，为用户提供更加高效、便捷的服务。 方案架构 该解决方案使用主流开源大模型，帮助用户快速搭建基于Standard适配PyTorch

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OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测故障分析结果。 使用函数工作流 FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。

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OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据；另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用AI开发平台ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。 使用函数工作流 FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。

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functionName} # 函数名 handler: index.handler # 函数执行入口 memorySize: 256 # 函数消耗的内存 timeout: 30 # 函数执行超时时间

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自定义算法运行接口（当前支持Pregel编程模型） 在内置图分析算法不能满足用户需求的时候，HyG允许用户在Pregel编程模型中使用python语言实现自定义算法。其中，运行pregel自定义算法的接口是: BaseGraph.run_pregel(model:class, result_filter=None

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FunctionGraph最佳实践汇总 本文汇总了基于函数工作流服务（FunctionGraph）常见应用场景的操作实践，为每个实践提供详细的方案描述和操作指导，帮助用户轻松构建基于函数工作流的业务。 表1 FunctionGraph最佳实践一览表 最佳实践 说明 使用函数压缩图片

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捷的云上“头等舱”。 函数工作流 FunctionGraph：是一项基于事件驱动的函数托管计算服务。使用FunctionGraph函数，只需编写业务函数代码并设置运行的条件，无需配置和管理 服务器 等基础设施，函数以弹性、免运维、高可靠的方式运行。此外，按函数实际执行资源计费，不执行不产生费用。

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