为 Scikit-image 构建自定义 AWS Lambda 层

Question

大纲：我需要在一些 AWS lambda 函数中使用 scikit-image，所以我希望构建一个包含 scikit-image 的自定义 AWS lambda 层。

我的问题通常适用于任何 python 模块，尤其是 scikit-learn，或者我认为的任何自定义层。

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背景：经过大量谷歌搜索和阅读，似乎最好的方法是使用 docker 在本地运行 AWS lambda 运行时，然后在其中安装/编译 scikit-image（或任何其他您正在寻找的模块）。完成后，您可以将其作为自定义层上传/安装到 AWS。

这在概念上非常简单，但我正在努力寻找最佳实践方法来做到这一点。我已经完成了这项工作，但不确定我是否以最好/正确/最佳/安全的方式进行... 关于这方面的博客文章数以百万计略有不同，AWS 文档本身（恕我直言）过于详细，但跳过了一些基本问题。

我一直在努力关注两个不错的中型帖子，here 和 here ...向这些人致敬。

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我的主要问题是：

1. 在哪里可以找到最新的 AWS AMI docker 映像？

对于所谓的最新图像，有多个（甚至在亚马逊本身）多个位置/版本等。例如https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/lambda-runtimes.html，或https://cdn.amazonlinux.com/os-images/2.0.20190823.1/。

..这忽略了许多非亚马逊 github 托管的可能性，例如来自中等帖子 here 的lambci/lambda:build-python3.6，或来自here 的onema/amazonlinux4lambda。

为了安全性和最新性，我更喜欢使用亚马逊提供的 docker 映像。

1. 链接到this AMI 的 AWS lambda 运行时 here 是 docker 映像吗？如果是（或不是）如何下载它以在本地运行？
2. 您如何确保知道何时可能需要重建层，因为亚马逊更改了 AWS lambda 运行时，这会破坏您使用旧运行时的层？
3. 最好构建（在 scikit-image 的情况下编译）docker AIM 容器内的 pip 安装模块，或者只是告诉 pip 下载预构建版本 并希望/相信它会获得最适合您正在运行的 AMI 的编译库？

基本上在这里我关心的是稳定性和性能。我想确保在这种情况下为 scikit-image 编译的库尽可能针对 AMI 容器进行优化。

5. 下载并使用AWS's SAM 来完成所有这些工作会更好吗？（看起来有点矫枉过正而且很复杂，但它确实可以确保您使用的是“正确的”AMI docker 容器）
6. 是否有任何（好的、可信赖的）预先构建的 lambda 层的回购（这可能使这一切成为一个有争议的问题）？我看了但找不到。

...感谢您的任何建议、想法和 cmets！

Answer 1

有趣的几天搞清楚这一点。 ...希望下面的答案对任何努力弄清楚如何制作自定义层（适用于 python 以及其他语言）的人有所帮助。

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在哪里可以找到最新的 AWS AMI docker 映像？

正如上面的 Greg 指出的那样，用于构建图层的“正确”docker 映像在哪里：lambci/lambda:build-python3.7。这是他们使用的 docker 镜像的官方 SAM 存储库。

所有 AWS lambda 运行时环境（不仅仅是 python）的完整列表是 here

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构建您自己的 AWS lambda 层的最佳方式是什么？ ...构建自定义 python 模块层的最佳方法是什么？

迄今为止，我发现的最佳方法是将AWS's SAM结合与我在great博客here中使用的一些调整结合使用。

这些调整是必要的，因为（在我写这篇文章的时候）AWS SAM 允许您定义您的层，但实际上不会为您构建它们。 ...请参阅 SAM 组 github 中的 this request。

我不打算在这里详细解释这一点 - 请查看bryson3gps blog。他解释得很好，这一切都归功于他。*

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好的，使用过程的快速背景：

目前，AWS SAM 不会为您构建您的层。

意思是，如果您为要安装在层中的一组模块定义了一个 requirements.txt，它实际上不会将它们安装/构建到准备上传到 AWS 的本地目录中（如果您用它来定义一个 lambda 函数）。

但是，如果您在 SAM 中定义一个层，它将打包（压缩所有内容并上传到 S3）并部署（使用 ARN 等在 AWS 云中定义它等所以它可以被使用）你的那个层。

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让 SAM 也构建图层的方法

目前，从 bryson3Gps 博客here 中“欺骗”SAM 为您构建图层的方法是

1. 在 SAM 中定义一个虚拟 AWS lambda 函数模板。 然后对于该功能，创建一个 pip requirement.txt，SAM 将在构建期间使用它来将您想要的模块加载到您的层中。您实际上不会将这个函数用于任何事情。

这需要制作一个定义基本功能的 SAM template.yaml 文件。查看 SAM 教程，然后查看 bryson3gps 的博客。这很容易。

1. 在同一 template.yaml 文件中定义 AWS 层。再次不要太难 - 查看博客

2. 在您的层定义的 SAM 规范中，将 ContentUri（即它查找要压缩并上传到 AWS 的文件/目录的位置）设置为您在 ( 1).

所以，当您使用 sam build 时，它会为您构建函数（即为函数处理 requirements.txt）并将生成的函数包放​​在一个目录中，以便稍后压缩并发送到 AWS。

但是（这是关键）您定义的层有 ContentUri 指向同一目录 sam build 用于为（虚拟）函数创建目录。

那么，当您告诉 SAM 为整个模板打包（发送到 S3）和部署（使用 AWS 配置）时，它将上传/创建您定义的层，但它也会使用为（虚拟）函数构建的图层的正确内容。

效果很好。

一些额外的提示

1

在 bryson3gps 的博客中，他指出此方法不会将层包放在 lambda AMI 目录中的正确位置，以便默认找到它们（对于 python 即 /opt/python）。相反，它们被放置在 /opt 中。

他的解决方法是在导入之前将 /opt 添加到 lambda 脚本中的 sys.path：

sys.path.append('/opt')
import <a module in your layer>

在 sam package 上传到 S3 之前（sam build 之后），您可以不这样做，而是进入适当的 .aws-sam/<your package subdir> 目录并将所有内容移动到该包目录中的新 /python 目录中。这导致层模块被正确放置在 /opt/python 中，而不仅仅是 /opt。

cd .aws-sam/<wherever you package is>/
mkdir .python
mv * .python
mv .python python

2

如果您正在使用已编译的代码制作 python 层（例如，我正在使用的 scikit-image）确保您使用 sam build -u（带有 - u 标志）。

这将确保构建（pip'ing requirements.txt）将在与 AWS lambda 运行时匹配的 docker 容器内进行，因此将为运行时 DL 正确的库。

3

如果您包含任何依赖于 numpy 或 scipy 的模块，那么在 sam build -u 之后，但在打包/部署之前，确保 你进入适当的 .aws-sam/<your package> 目录并删除依赖项将安装的 numpy 和 scipy 模块

cd .aws-sam/<wherever you package is>/
rm -r numpy*
rm -f scipy*

您应该指定在您的 lambda 函数中使用 AWS 提供的 numpy/scipy 层。

我找不到告诉 SAM 使用 --no_dep 运行 pip 的方法，所以必须手动执行此操作

Answer 2

从 v0.50.0 开始，sam cli 具有 direct support for building layers。你用元数据来装饰你的 AWS::Serverless::LayerVersion 资源，这些元数据是关于使用哪个运行时策略的。

MyLayer:
 Type: AWS::Serverless::LayerVersion
 Properties:
   Description: Layer description
   ContentUri: 'my_layer/'
   CompatibleRuntimes:
    - python3.8
 Metadata:
   BuildMethod: python3.8

Answer 3

我不是这方面的专家，但我碰巧在同一天遇到了同样的问题。但是我可以回答问题#1 和#2。把它们弄乱：
2) AMI 不是 docker 镜像，它用于 EC2 实例。

1) 以下是我获得适当 docker 映像的方法：

我安装了 SAM cli 并执行了以下命令：

sam init --runtime python3.7（设置 hello world 示例）
sam build -u（构建应用，-u 表示使用容器）

来自 sam build -u 的输出：

获取 lambci/lambda:build-python3.7 Docker 容器映像

所以你去。您可以直接从 dockerhub 获取映像，或者如果您安装了 SAM cli，则可以执行“sam build -u”。现在您有了图像，如果您不想要开销，就不必遵循完整的 SAM 工作流程。