在 python 中为 AWS Lambda 构建 TensorFlow 包

Question

https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/lambda-python-how-to-create-deployment-package.html#python-package-dependencies

以上链接有助于为 AWS-Lambda 构建部署包。我正计划构建一个包来访问 TensorFlow。按照 AWS 文档中的步骤进行操作后，zip 文件约为 110MB，目录大小为 330MB。

通过使用以下命令可以减小包大小：

find -name "*.so" | xargs strip

find -name "*.so*" |xargs strip

find . -name \*pyc -delete

rm -R wheel*

find . -type d -name "tests" -exec rm -rf {} +

Zip 包大小将减少到 90MB，目录大小约为 290MB，仍高于 AWS 提到的阈值。

我也尝试使用 docker 构建 AWS-Lambda 包，但是大小再次超过了 AWS 限制。 https://medium.com/i-like-big-data-and-i-cannot-lie/how-to-create-an-aws-lambda-python-3-6-deployment-package-using-docker-d0e847207dd6

有没有人有任何建议/意见在哪里可以找到正确的文档以在 AWS 大小限制内构建包？

Answer 1

不要在您的 lambda 函数中构建大量依赖项。使用 lambda 层来承载重度依赖。现在有很多这样的例子。例如，https://github.com/antonpaquin/Tensorflow-Lambda-Layer