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快速开始

首先请确认已经安装了 Serverless Framework . Clone 这个 repo，然后用下面的命令部署整个云原生应用！

$ sls deploy
... ...
  website:       https://sls-website-ap-hongkong-kfdilz-1302315972.cos-website.ap-hongkong.myqcloud.com
  vendorMessage: null

63s › tencent-tensorflow-scf › "deploy" ran for 3 apps successfully.

在浏览器中加载网站 URL，就开始使用函数来识别照片中的对象啦。

在中国大陆，如果 GitHub 很慢，可以用我们在 Gitee 的镜像。git clone https://gitee.com/secondstate/tencent-tensorflow-scf.git

创建你自己的 Tensorflow 云函数

Fork 这个 repo，使用 Code | Open with Codespaces 按钮来在浏览器中打开 Github Codespaces IDE 。第一次启动时，需要花费几分钟。

低代码开发

一旦 Codespaces IDE 启动了, 你就可以根据自己的应用程序需求来对源代码进行修改，自定义函数。 查看教程

• 在 src/lib.rs 文件中更改 TensorFlow 模型以及数据预处理和后处理逻辑。
• 在 website/content/index.html 文件中对前端UI进行更改。

创建

在 Codespaces 打开 Terminal 窗口, 然后运行下面的命令行来创建云函数。

$ ssvmup build --enable-aot

部署

在 Terminal 窗口，运行下面的命令行将 TensorFlow 云函数部署到腾讯云上。

$ cp pkg/scf.so scf/

$ sls deploy
... ...
  website:       https://sls-website-ap-hongkong-kfdilz-1302315972.cos-website.ap-hongkong.myqcloud.com

在浏览器内加载部署好的 URL。 Have fun!

在本地机器上部署

如果你不能或不想使用 Github Codespaces，那可以在自己的计算机（或Docker映像）上安装 ssvmup 和 serverless framework 工具链来构建和部署 Tensorflow serverless 函数。 安装 ssvmup 工具

通过 NPM 安装 Serverless Framework。

$ npm install -g serverless

准备工作已经做完了，现在你可以参照上文提到的 Codespaces 的创建和部署教程来创建自己的云函数。