工作流列表ListFlow - 函数计算CFC | 百度智能云文档
工作流列表ListFlow 接口描述 本接口用于查询用户工作流列表。 请求结构 GET /v1/flows HTTP/1.1 Host: xflow.bj.baidubce.com Authorization: authorization string 请求头域 除公共头域外，无其它特殊头域。 请求参数 无 响应头域 除公共头域，无其它特殊头域。 响应参数 参数名称 类型 描述 flows Flo
函数信息GetFunction - 函数计算CFC | 百度智能云文档
函数信息GetFunction 接口描述 本接口用于查询用户单个函数。 请求结构 GET /v1/functions/{FunctionName} HTTP/1.1 Host: cfc.bj.baidubce.com Authorization: authorization string 请求头域 除公共头域外，无其它特殊头域。 请求参数 参数名称 类型 是否必需 参数位置 描述 Function
创建工作流CreateFlow - 函数计算CFC | 百度智能云文档
创建工作流CreateFlow 接口描述 本接口用于创建工作流。 请求结构 POST /v1/flow HTTP/1.1 Host: xflow.bj.baidubce.com Authorization: authorization string Content-Type: application/json 请求头域 除公共头域外，无其它特殊头域。 请求参数 参数名称 类型 是否必需 参数位置
创建别名CreateAlias - 函数计算CFC | 百度智能云文档
创建别名CreateAlias 接口描述 本接口用于创建别名。 请求结构 POST /v1/functions/{FunctionName}/aliases HTTP/1.1 Host: cfc.bj.baidubce.com Authorization: authorization string { "FunctionVersion": "string",
更新工作流UpdateFlow - 函数计算CFC | 百度智能云文档
更新工作流UpdateFlow 接口描述 本接口用于更新指定工作流。 请求结构 PUT /v1/flow HTTP/1.1 Host: xflow.bj.baidubce.com Authorization: authorization string Content-Type: application/json 请求头域 除公共头域外，无其它特殊头域。 请求参数 参数名称 类型 是否必需 参数位置
删除触发器DeleteTrigger - 函数计算CFC | 百度智能云文档
删除触发器DeleteTrigger 接口描述 本接口用于删除触发器。 请求结构 DELETE /v1/relation HTTP/1.1 Host: cfc.bj.baidubce.com Authorization: authorization string 请求头域 除公共头域外，无其它特殊头域。 请求参数 参数名称 类型 是否必需 参数位置 描述 Target String 是 Query
删除工作流DeleteFlow - 函数计算CFC | 百度智能云文档
删除工作流DeleteFlow 接口描述 本接口用于删除工作流。 请求结构 DELETE /v1/flow HTTP/1.1 Host: xflow.bj.baidubce.com Authorization: authorization string Content-Type: application/x-www-form-urlencoded 请求头域 除公共头域外，无其它特殊头域。 请求参数
创建触发器CreateTrigger - 函数计算CFC | 百度智能云文档
创建触发器CreateTrigger 接口描述 本接口用于创建触发器。 请求结构 POST /v1/relation HTTP/1.1 Host: cfc.bj.baidubce.com Authorization: authorization string { "Target": "string", "Source": "st
访问协议介绍 - 消息服务 for Kafka | 百度智能云文档
访问协议介绍 概述 本文介绍专享版消息服务 for Kafka所支持的访问协议。 访问协议 PLAINTEXT SASL_PLAINTEXT SASL_SSL SSL PLAINTEXT PLAINTEXT协议适用场景 消息传输时不加密，消息收发时不鉴权 无需认证直接通过接入点访问。
训练说明 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
如果 SFT 数据集规模较少，采用【在线数据预处理】即可； 如果 SFT 数据集规模较大，为了减少训练之前的数据处理时间，可考虑【在线预处理+Streaming读取】的训练方式、或者提前进行数据【离线预处理】，再启动训练任务； 采用在线数据预处理： 用户在训练参数中通过 --data-path 指定到具体的 json 文件。
