Serverless 应用引擎产品使用合集之在NAS中下载torch和diffusers依赖包,如何加载

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎 SAE,800核*时 1600GiB*时
函数计算FC,每月免费额度15元,12个月
简介: 阿里云Serverless 应用引擎(SAE)提供了完整的微服务应用生命周期管理能力,包括应用部署、服务治理、开发运维、资源管理等功能,并通过扩展功能支持多环境管理、API Gateway、事件驱动等高级应用场景,帮助企业快速构建、部署、运维和扩展微服务架构,实现Serverless化的应用部署与运维模式。以下是对SAE产品使用合集的概述,包括应用管理、服务治理、开发运维、资源管理等方面。

问题一:在函数计算中,觉启动也不是想象中的那么慢,你们是用的什么解决方案呢


部署比如绘画的ai模型是什么流程,我想弄成一个flask的api,是通过镜像的方式部署,然后模型下载到nas上吗,启动是不是非常慢,模型8个g。但是我之前用你们那个模板部署了个stable diffusion,感觉启动也不是想象中的那么慢,你们是用的什么解决方案呢


参考回答:

函数计算的启动速度主要受到冷启动的影响。冷启动是指函数第一次被调用时,平台部署函数实例的过程。这个过程可能涉及到初始化资源或加载依赖库,因此可能会消耗一定的时间。然而,函数计算已经采取了一些措施来优化这个过程,例如预取功能,它可以提前预热您的函数并缓存函数执行环境,从而大大减少冷启动响应时间。

对于大模型的部署,函数计算正式发布了容器镜像加速功能,通过按需读取和更高效的解压技术在不同场景下加速 50%-80%,即使 GB 级别的镜像也可以在几秒内完成端到端启动。这种加速功能结合函数计算极致弹性和事件触发的特点,解锁了更多对实时要求高的工作负载。

对于您提到的绘画AI模型,您可以将其部署为一个Flask API。首先,您可以将模型打包成一个容器镜像,然后将这个镜像部署到函数计算平台上。在部署过程中,您可以选择将模型下载到NAS上,以便在本地环境中运行它。虽然模型大小为8GB,但由于函数计算的容器镜像加速功能,启动过程应该不会太慢。


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https://developer.aliyun.com/ask/574092



问题二:在函数计算中,通过命令行下载依赖包·,函数中应该怎么加载呢?


torch和diffusers依赖可以下载到nas中,然后我函数计算中加载这个包,有办法或者类似webide通过命令行下载依赖包,函数中应该怎么加载呢?有相关教程吗?比用容器镜像服务来创建,冷启动时间上有优势吗?没有的话我感觉还是镜像来的快


参考回答:

在函数计算中,您可以通过多种方式来加载和使用依赖。首先,函数计算运行环境中已经内置了一些常用的依赖,可以直接在您的代码中引用。此外,函数计算也支持使用第三方依赖。

如果您的依赖库比较大,您可以将部分依赖库预先上传到对象存储服务(OSS),然后在函数被触发执行时开始从OSS上加载这些依赖。这种方式的优势在于,依赖的加载操作可以定义应用层冷启动,当所有依赖加载结束后,应用层冷启动才结束。

对于需要安装的依赖少且小的情况,您可以在函数根目录下使用命令pip install -t . xxx,意为将依赖安装到项目根目录。然而,需要注意的是,如果函数加依赖的大小超过了函数计算的内存限制(最大是100M),这种方法可能就不适用了。


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https://developer.aliyun.com/ask/574091



问题三:在函数计算中,官方能出一个这个层吗


如果函数冷启动的话,我在当前目录下安装diffusers上传代码,和使用层会有速度的差异吗?好像官方没diffusers这个层哈,而且不能自己构建因为超过500m了,官方能出一个这个层吗


参考回答:

阿里云函数计算提供了很多公共层,包括一些常用的Python库如numpy、pandas等。但是,diffusers库并不在官方的公共层列表中。

对于您的问题,如果函数冷启动的话,使用当前目录下安装的diffusers库和官方提供的层在速度上可能会有一些差异。因为官方提供的层是预先安装在函数运行时环境中的,所以在函数被触发执行时,这些层的内容已经被加载到内存中,可以直接使用。而如果您在自己的代码中使用了自定义的层,那么在函数被触发执行时,需要先从存储服务(如OSS)上下载并加载这些层的代码和依赖库,这个过程可能会消耗一些时间。

此外,由于diffusers库的大小超过了500M,所以您无法将其上传到对象存储服务(OSS)中作为自定义层。因此,如果您需要在函数中使用diffusers库,可能需要寻找其他的解决方案。例如,您可以考虑将diffusers库拆分成多个较小的部分,并将这些部分分别上传到OSS中作为自定义层。然后,在您的代码中,您可以根据需要动态地加载和使用这些层。


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https://developer.aliyun.com/ask/574090



问题四:在函数计算中,python云函数 使用flask的时候,怎么获取cookie


python云函数 使用flask的时候,怎么获取cookie?传入的environ里没有

就是demo的代码简单改了下,这里print的environ拿不到cookie


参考回答:

在Python云函数中使用Flask时,可以通过request对象来获取cookie。首先需要从flask模块中导入request对象,然后在处理请求的路由函数中通过request.cookies来访问cookie。示例如下:

from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
    cookie_value = request.cookies.get('cookie_name')
    return f'Cookie value: {cookie_value}'
if __name__ == '__main__':
    app.run()

在这个示例中,我们创建了一个简单的Flask应用,定义了一个路由/,当访问这个路由时,会获取名为cookie_name的cookie值,并将其作为响应返回。


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https://developer.aliyun.com/ask/574089



问题五:在函数计算中,我通过控制台添加一个官方的层也是这样,是需要设置什么吗


我在webide中安装了torch到当前目录,然后部署代码,我调用接口有错误。我通过控制台添加一个官方的层也是这样,是需要设置什么吗


参考回答:

阿里云函数计算提供了常用的公共层,包括很多常见的库如torch等。在添加官方公共层后,无需自定义层即可为您的函数配置层功能。一个函数最多支持配置5个层,包括自定义层和官方公共层。当函数配置多个层时,这些层的内容将被合并至 /opt 目录,多个层按照层配置的逆序合并。如果多个层中有同名文件,先配置的层会覆盖后配置的层中的同名文件。

关于你遇到的问题,调用接口有错误,可能的原因有很多。一种可能是你没有正确地将torch库添加到你的函数中。你需要确保你已经正确地将torch库添加到了你的函数运行时环境中。此外,你可能还需要检查你的代码是否正确地使用了torch库。


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https://developer.aliyun.com/ask/574088



问题六:在函数计算中,对于异步任务超出这个时间了怎么办


你好,我想咨询一下,对于异步任务超出这个时间了

实例会销毁,异步任务会异常终止,解决方案只有在请求处理中等待异步代码执行完成再返回吗?是单次请求有个比较耗时的协程在处理, 有什么比较好的解决方案吗? 是否可以设置每次实例启动的最小时间


参考回答:

在函数计算中,对于异步任务,如果超过设定的最大执行时间,实例会被销毁,异步任务也会异常终止。这是因为函数计算的设计目标是高可用性和低延迟,如果一个实例在执行异步任务时超过最大执行时间,那么这个实例就会被认为是不健康的,需要被销毁,以防止影响其他请求的执行。

对于你的问题,确实,如果在请求处理中有一个比较耗时的协程在处理,那么你可能需要在请求处理中等待这个协程执行完成再返回。这是目前函数计算提供的唯一解决方案。

然而,你也可以考虑其他的解决方案,比如:

  1. 优化你的代码:如果你的代码在执行过程中耗时较长,那么你可能需要优化你的代码,提高代码的执行效率。
  2. 使用定时任务:如果你的任务不是实时的,而是定期执行的,那么你可以考虑使用定时任务来执行你的代码,而不是在每次请求中都执行你的代码。
  3. 使用消息队列:如果你的任务需要等待其他任务完成后才能执行,那么你可以考虑使用消息队列来实现。你可以将需要等待的任务放入消息队列中,然后在每次请求中检查消息队列,如果有需要执行的任务,那么就执行这个任务。


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https://developer.aliyun.com/ask/574087

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