函数计算FC创建的自定义GPU函数已经挂载成功，如何才能让我的函数访问到nas的模型文件呢？

如果您已经将自定义GPU函数挂载到了NAS文件系统，那么您的函数应该可以直接访问到NAS中的模型文件。您不需要再创建一个新的admin函数来访问NAS中的模型文件。

在您的自定义GPU函数中，您可以使用类似于以下代码的语句来加载NAS中的模型文件：

import torchvision.models as models
model = models.resnet50(pretrained=True)

在这个例子中，我们使用了torchvision库中的预训练模型resnet50，并将其加载到了变量model中。由于我们已经将模型文件上传到了NAS文件系统中，因此这个预训练模型应该是从NAS中加载的。

请注意，您需要确保在您的函数中使用正确的路径来访问NAS中的模型文件。例如，如果您的模型文件位于NAS文件系统的根目录下，则可以使用类似于以下代码的语句来加载模型文件：

model = models.resnet50(pretrained='/nas/path/to/your/model')

在这个例子中，我们将模型文件的路径指定为'/nas/path/to/your/model'，并使用该路径来加载模型文件。请根据您的实际情况修改路径。

如果你想让你在函数计算FC上创建的自定义GPU函数能够访问NAS上的模型文件，可以按照以下步骤进行：

1. 在函数计算FC上创建一个新的自定义函数，并在函数创建页面中选择使用GPU作为执行资源。
2. 在新创建的函数中编写代码，用来读取NAS上的模型文件。例如，你可以使用以下Python代码来读取NAS上的某个模型文件：

import oss2

# 创建OSSClient实例。
auth = oss2.Auth('<yourAccessKeyId>', '<yourAccessKeySecret>')
bucket = oss2.Bucket(auth, 'http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com', '<yourBucketName>')

# 读取NAS上的模型文件。
model_file = bucket.get_object('<yourObjectName>')
with open('<localFile>', 'wb') as f:
    f.write(model_file.read())

上述代码首先创建一个OSSClient实例，用于连接到OSS服务。然后，使用get_object()方法从指定的OSS桶中读取模型文件，并将其写入本地文件中。

1. 将本地文件作为模型文件传入到自定义GPU函数中，并进行相应的推理操作。

注意，这里的、、和都是需要替换为你自己的实际值的变量。同时，请确保你已经在函数计算FC上正确地挂载了NAS文件系统，并且可以正常访问。
至于是否需要创建额外的admin函数来实现这一目标，完全取决于你的具体需求和架构设计。一般来说，我们建议尽量避免创建过多的额外组件和服务，以免增加运维负担和复杂性。但是，如果你觉得这样更方便，也可以选择这样做。

基于函数计算快速部署可切换模型的Stable Diffusion https://help.aliyun.com/zh/fc/use-cases/stable-diffusion-with-switchable-models?spm=a2c4g.11186623.0.0.1df4185aOZPqG7

本文介绍如何通过函数计算搭建可切换模型的Stable Diffusion，实现更高质量的图像生成。

nas 挂载后程序可以直接访问 nas 的文件，admin 只是方便上传的。此回答整理自钉群“【答疑群】函数计算 AIGC 场景技术交流”