函数计算FC为什么上传了几个g的模型就欠费 用不了了？

函数计算FC实际上不会因为您上传模型过大而直接收费。

收费主要取决于以下因素:

函数调用次数 - 每调用一次函数就会收费
函数执行时间 - 函数执行越久,费用越高
函数实例配置 - 内存和CPU配置会影响费用
模型存储空间 - 在函数计算或OSS空间长期存储模型是另外收费的
所以,才上传模型大不代表就会欠费。

但如果您出现"用不了了"的情况,可能的原因有:

函数调用非常频繁。尽管模型本身不收费,但大量函数调用造成了高额费用

函数执行时间过长。大模型可能需要更长时间来inference,从而高额费用

函数实例配置过高。大模型可能需要更大内存和CPU来运行,从而触发高配置实例的费用

模型空间费用。 如果长期存储在FC或OSS上,则需要额外的存储费用

出现错误或异常。如网络错误、服务端错误等,可能导致高额费用甚至欠费

建议您可以:

检查您的费用明细,确认高额费用的具体原因
优化模型、降低函数执行时间
合理配置函数实例
联系阿里云技术支持,提供充足的日志信息

函数计算（FC）是一种按照函数执行时间和资源使用量进行计费的服务。当你在 FC 中上传几个 GB 的模型时，可能会导致以下情况：

1. 函数计算资源限制：函数计算对于函数实例的内存资源有一定的限制。如果你的模型过大，超出了函数计算的资源限制，上传可能会失败或无法正常部署。

2. 内存使用量：上传大型模型可能会导致函数实例在运行时占用更多内存资源。函数计算按照函数实例在运行期间使用的内存量进行计费，因此使用较高内存可能会导致费用增加。

3. 频繁调用：如果你频繁调用函数并且每次调用都需要加载和处理大型模型，可能会导致函数计算产生大量的请求和资源使用，从而导致费用增加。

建议采取以下措施来避免欠费或使用不了的情况：

• 检查资源限制：确保你的模型大小不超过函数计算的资源限制。可以参考函数计算文档或联系云服务提供商的技术支持团队以获取详细信息。

• 优化模型大小：尝试通过压缩、裁剪或转换模型格式等方式来减小模型的大小，以便适应函数计算的资源限制。

• 控制调用频率：合理控制函数的调用频率，避免频繁且大量的请求，以减少费用和资源使用。

• 预加载模型：考虑使用函数计算的预热机制，在函数实例化之前提前加载模型到内存中，以减少每次调用的延迟和资源消耗。

文件存储NAS提供通用型NAS资源包50 GiB ，使用期限3个月。本实验使用性能型NAS，性能型NAS 5.47 50 GiB通用型基准容量能抵扣50 ÷ 5.47 = 9.15 GiB 性能型NAS使用量。

假如基础大模型3.97G，Lora 模型400MB，那么小明使用免费额度可以存储2个大模型，3个Lora模型。

性能型实例超出后每个GB每个月收取您1.8元，活动默认使用的是性能型实例，所以您上传多个模型后可能会超出免费的存储范围，此时注意您的账单，必要时可以选择删除NAS实例。此回答整理自钉群“【答疑群】人人都是创作家，Serverless 部署 AIGC 场景”