ImageAI 部署到 Serverless 架构上进行项目优化时，为什么有一定的复杂度？？
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推荐回答本项目采用的是阿里云函数计算的 Python 运行时。相对来说，该运行时与人工智能项目相结合 存在一定的复杂度： 1.由于 Tensorflow 等依赖比较大，而通常情况下，函数计算可以上传的代码包大小在 100M 以 下，这就导致模型与依赖很难同步部署到 Serverless 架构下；虽然本项目采用了 NAS 作为挂 在盘，完成了大依赖包以及模型文件的上传和加载，但是在开发和部署环节相对比较复杂， 比较难上手；可以通过容器镜像等运行时降低这一部分的复杂度； 2.由于 FaaS 平台的环境在很多情况下都会和开发者的本地环境有一定的差异，所以在安装一 些需要编译的依赖时会存在一定的无法跨平台运行，所以此时就需要准备和 FaaS 平台一致 的环境进行以来的安装和项目的打包，虽然有类似 Serverless Devs 的开发者工具协助依赖 安装和项目打包，但是在一定程度上还是相对复杂的，此时同样可以通过容器镜像等运行时 降低这一部分的复杂度；
答复内容摘自《Serverless 开发速查手册》，这本电子书收录开发者藏经阁 下载连接：https://developer.aliyun.com/ebook/download/7490
2022-04-09 11:07:16赞同 展开评论 打赏 -
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