函数计算流水线部署镜像失败，如何解决？

在阿里云函数计算（FC）中，如果你遇到了"GPUMemory is required but not provided"的错误，这通常意味着你的函数配置需要GPU资源，但在实际部署时没有提供足够的GPU内存。要解决这个问题，你需要在配置函数计算服务时指定GPU内存大小。以下是一些步骤来排查和解决这个问题：

检查函数配置：
确保你的函数配置中包含了customContainerConfig字段，并且指定了gpuMemorySize参数。例如：
function:
customContainerConfig:
...
gpuMemorySize: 4 # 以GB为单位，例如4GB

确认GPU实例类型：
确保你正在使用的函数实例类型支持GPU。例如，你可能需要一个支持GPU的实例类型，如fc.gpu.tesla.1或fc.gpu.ampere.1。

资源可用性：
确认你的阿里云账号有足够的资源配额来使用GPU实例。有时，GPU实例可能需要额外的申请或购买。

服务角色权限：
确认你的服务角色具有足够的权限来使用GPU资源。通常，需要AliyunContainerServiceForGPUFullAccess权限。

网络配置：
如果你的函数计算服务需要访问GPU实例，确保VPC配置正确，特别是VPC和交换机配置，以及网络访问控制列表（ACL）和安全组规则。

日志监控：
查看函数计算服务的日志，以获取更详细的错误信息，这可以帮助定位问题所在。

版本兼容性：
检查你使用的自定义镜像是否与当前的GPU版本兼容，可能需要更新镜像或配置。

测试部署：
在调整配置后，尝试部署一个较小规模的测试实例，以验证配置是否有效。此回答整理自钉群“阿里函数计算客户【已满，加2群：64970014484】”