在 AWS FC 中，您可以使用 Docker 容器来运行自己的模型。您需要将包含模型的应用程序打包到 Docker 镜像中，然后将该镜像上传到 Amazon ECR（Elastic Container Registry）或其他适合您的容器存储库中。随后，您可以通过 AWS FC 控制台或 AWS CLI 部署您的镜像，以创建一个托管在 AWS 上的容器服务。 具体步骤如下：

1. 创建 Dockerfile 文件并在其中指定模型的依赖关系和运行环境。

2. 在本地构建 Docker 镜像。

3. 将 Docker 镜像上传到 Amazon ECR 或其他容器存储库中。

4. 创建 AWS FC 集群和任务定义。

5. 部署您的 Docker 镜像并启动任务。

具体操作步骤可以参考 AWS 官方文档中的教程，链接如下： https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AmazonECS/latest/developerguide/docker-basics.html https://aws.amazon.com/cn/getting-started/hands-on/deploy-docker-containers/

如果您的模型是基于 TensorFlow 或 MXNet 框架训练的，您可以在函数计算平台上使用 ServerlessML 进行部署。

ServerlessML 是函数计算平台提供的一种面向 AI 领域的解决方案，可以帮助用户快速、便捷地将训练后的深度学习模型部署到生产环境中。

具体来说，您可以按照以下步骤将模型部署到函数计算平台：

1. 准备模型：将训练好的模型准备好，并导出为 TensorFlow 或 MXNet 格式。

2. 创建函数：在函数计算控制台中创建一个新的函数，选择 "Python" 或 "Node.js" 作为函数运行时环境。

3. 添加依赖：在函数中添加 "serverlessml" 依赖，并按照官方文档示例编写代码，调用 ServerlessML SDK 进行模型加载和推断操作。

4. 上传模型：将模型上传到 OSS 对象存储中，并在代码中指定模型的 OSS 路径。

5. 部署函数：将函数部署到函数计算平台上，触发函数将会自动加载模型并执行推断操作。

需要注意的是，函数计算平台支持的函数代码包大小有一定限制，如果您的模型文件较大，可以通过压缩、分片等方式进行优化。

另外，如果您的模型是基于其他框架训练的，可以将模型部署到容器镜像中，然后使用函数计算平台的自定义运行时环境进行部署。

阿里云函数计算（Function Compute，FC）可以通过将模型打包成函数的方式，将模型部署到函数计算中。

具体而言，您可以将模型打包成一个 tar 包，通过函数计算的上传代码功能上传到 FC 中，然后在函数代码中读取模型，并进行预测。

以下是一个 Python 函数代码示例，用于读取 tar 包中的模型文件，并使用该模型对输入进行预测：

import tarfile
import tensorflow as tf

def handler(event, context):
    # 从 event 中读取输入数据

    # 从环境变量中获取模型文件名
    model_file = os.environ['MODEL_FILE']

    # 从 /tmp 目录中读取模型文件
    with tarfile.open('/tmp/' + model_file) as tar:
        tar.extractall('/tmp/')
    model_path = '/tmp/model.pb'

    # 加载模型
    with tf.gfile.FastGFile(model_path, 'rb') as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
    with tf.Session() as sess:
        sess.graph.as_default()
        tf.import_graph_def(graph_def, name='')
        # 使用模型进行预测
        # ...

    # 返回预测结果

函数计算的运行环境不支持所有的深度学习框架及其对应的模型，您需要在函数计算运行环境中支持的深度学习框架中选择合适的模型进行部署。

同时，由于函数的运行环境是无状态的，因此需要在每次函数调用时重新加载模型，这可能会影响函数的响应时间，需要根据实际需求进行权衡。

阿里云函数计算本身并不支持直接存储模型文件，但可以通过以下两种方式来实现在 FC 中使用模型：

1. 将模型文件存储在 OSS（对象存储服务）中，然后在函数代码中读取模型文件并使用。在函数代码中，您可以使用 OSS SDK 来读取 OSS 中的模型文件，并将其加载到内存中，以便下一步进行推断。

2. 将模型文件打包成 tar 包，然后将打包好的文件上传到函数的代码包中。您可以使用 FC 控制台提供的上传功能，或者通过本地命令行工具 fcli 上传代码包文件夹，然后在函数代码中按照文件路径加载模型文件。

无论哪种方式，使用模型前都需要将模型加载到内存中进行推断。当然，在函数计算中的使用场景，通常会选择轻量化的模型或是对模型进行压缩，以便减小模型文件的大小，提高函数的加载效率和运行效率。

FC指的是什么？如果您指的是TensorFlow中的Fully Connected Layer，那么模型的输入和输出都需要与该层的输入和输出维度匹配。在TensorFlow中，可以通过定义一个计算图来创建模型，然后将模型参数加载到计算图中，并使用Session运行计算图以获得预测结果。以下是一个简单的示例：

import tensorflow as tf

定义输入和输出张量

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_dim]) # 输入 y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, output_dim]) # 输出

定义FC层

fc1 = tf.layers.dense(x, units=hidden_dim, activation=tf.nn.relu)

定义输出层

logits = tf.layers.dense(fc1, units=output_dim)

定义损失函数

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=y, logits=logits))

定义优化器

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss)

加载数据集并训练模型

with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for epoch in range(num_epochs): for i in range(num_batches): batch_x, batch_y = next_batch(batch_size) sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y}) train_loss = sess.run(loss, feed_dict={x: X_train, y: Y_train}) print('Epoch %d, Training Loss: %.4f' % (epoch+1, train_loss)) 在这个示例中，我们首先定义了输入和输出张量x和y，然后使用tf.layers.dense()函数创建了一个FC层，接着定义了输出层，并计算损失函数并定义优化器。最后我们用Session运行整个计算图，并在每个epoch打印训练损失。

阿里云函数计算（Function Compute）可以通过多种方式将模型部署到函数中。以下是一些常见的方法：

1. 直接放置在函数代码目录中：如果您的模型文件比较小，并且只需要少量的预处理或后处理，可以将模型文件放置在函数代码目录中，并在函数代码中直接引用。这种方法适合于简单的模型和小规模的数据操作。

2. 使用对象存储服务OSS：如果您的模型文件比较大，或者需要经过复杂的预处理或后处理，可以将模型文件上传到阿里云对象存储服务（OSS），并在函数代码中使用OSS SDK进行读取和处理。这种方法可以降低函数代码大小，并提高数据处理效率。

3. 使用容器镜像：如果您使用了自定义的运行环境或特定的库和依赖项等，可以将模型文件和相关组件打包成一个容器镜像，并在函数中使用容器技术进行执行。这种方法可以实现更加灵活和高度定制化的模型部署和管理。

FC可以利用两种方法来放置模型：

1. 导入模型文件：FC支持导入多种3D模型文件格式，包括OBJ，FBX，STL等。用户可以选择“导入”功能，选择要导入的3D模型文件，然后通过拖拽的方式放置在场景中。

2. 从3D库中获取模型：FC还提供了一个3D模型库，其中包含了大量的3D模型，用户可以在库中浏览并选择想要的模型，然后将其直接拖拽到场景中放置。用户还可以根据需要对这些模型进行编辑和修改。

参考这个：https://mp.weixin.qq.com/s/xMHa-Xhz1ls9Mnk1nQqtkQ

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"