函数计算FC内置会影响冷启动不？

是的,函数计算FC的内置依赖包会影响函数的冷启动时间。

函数计算默认提供一些常用的内置依赖包,例如:

基础库:如 NumPy、SciPy 等
Web框架:如 Flask、Django 等
-机器学习库:如 TensorFlow、PyTorch 等
这些内置依赖包有以下几个特点:

已预安装在函数运行环境中

不计算在函数大小中

可以直接在函数代码中导入使用

由于这些依赖包已预装且不需要再下载安装,可以节省一部分函数的冷启动时间。

但是,这也意味着:

函数运行时会加载更多已安装的依赖包

这些依赖包版本可能不是函数代码原生兼容的最佳版本

是的，函数计算（Function Compute，简称 FC）内置库对冷启动时间可能产生影响。以下是一些常见情况：

1. 依赖项加载：当函数被触发时，函数计算会自动为函数实例加载代码和依赖项。如果你的函数依赖于大型或复杂的库，加载这些库可能需要较长的时间，从而增加冷启动时间。

2. 预热机制：函数计算提供预热机制来减少函数的冷启动延迟。在预热期间，函数计算会提前创建实例并加载函数代码及相关依赖项到内存中。然后，在函数被触发时，函数计算可以快速使用已预热的实例执行函数，从而减少冷启动时间。

   如果你的函数依赖的库已经在预热期间被加载到内存中，函数计算可能会显著减少由于依赖项加载而引起的冷启动延迟。

3. 内存分配：函数计算中每个函数实例都有自己的计算资源和内存分配。更高的内存分配通常意味着更多的 CPU 和网络资源可用于函数执行。因此，适当配置函数实例的内存大小可以改善函数的性能和响应时间，从而也可能减少冷启动延迟。

第一次启动需要挂载内置文件到 nas，测试大概2、3秒，后续实例不需要重新挂载，只需要花很短时间 check 下
启动不会加载不用的模型，没有其他影响。此回答整理自钉群“【答疑群】人人都是创作家，Serverless 部署 AIGC 场景”