“10GB限制是指压缩后的镜像大小，对应压缩前镜像大小一般在18~22GB（本地docker ima

优先建议模型随镜像交付，主要是因为： ● 模型可以复用镜像缓存加速分发，对于用户无额外的存储使用成本。

如果模型不能随镜像交付，比如超过镜像大小限制，建议将模型存储在NAS： ● 对于5GB以上的大模型，建议客户使用通用NAS（推荐通用NAS-性能型，不推荐通用NAS-容量型）来存储模型，并在应用启动时加载模型。

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"

您好，阿里云函数计算确实有一个10GB的镜像大小限制，这个限制是指压缩后的镜像大小，对应压缩前镜像大小一般在18~22GB。

如果您的镜像大小超过了这个限制，可以考虑以下方案：

1. 优化镜像大小

尝试优化您的镜像大小，删除不必要的文件和依赖项，或者使用更小的基础镜像等方式来减小镜像大小。

1. 分解函数

将一个大函数拆分为多个小函数，每个函数单独打包部署。这样可以避免一个函数镜像过大的问题，并且还可以提高代码的可维护性和可重用性。

1. 使用 OSS 或 NAS 等对象存储服务

将一些静态资源或者大文件存储在阿里云对象存储 OSS 或者文件存储 NAS 中，然后在函数中通过 API 或者 SDK 进行读写操作。这样可以避免将大文件打包进函数镜像中的问题。

如果镜像大小超过了10GB的限制，可以考虑以下两个方案：

1. 将镜像拆分成多个较小的镜像：可以将一个大的镜像分成多个小的镜像，分别上传到容器镜像仓库中，然后在部署应用时再将这些小的镜像组合在一起使用。这种方式需要注意镜像之间的依赖关系，确保每个小的镜像都可以独立运行，并且在组合在一起时能够正常工作。

2. 使用分层镜像：可以将原本的大镜像分成多个分层，每个分层的大小都控制在10GB以下，然后将这些分层镜像逐个上传到容器镜像仓库中。在部署应用时，只需要将需要的分层镜像下载到本地主机，并将它们组合在一起使用。这种方式可以有效降低镜像的上传和下载时间，并且可以灵活地选择需要使用的分层镜像，避免不必要的冗余。

需要注意的是，无论采用哪种方案，都需要在组合镜像时确保各个镜像之间的依赖关系正确，并且保证整个镜像的功能正常。同时，还需要根据实际情况选择合适的容器镜像仓库，确保上传和下载速度快、稳定性高。

可以尝试使用一些较小的基础镜像、优化镜像中的文件和软件包等手段，来减小镜像的大小。同时，也可以尝试使用分层镜像，仅将业务相关的内容放到最上层的镜像中，以便更好地控制镜像的大小。

如果镜像的压缩后大小超过了10GB限制，可能需要采取以下方案：

1. 减少镜像的大小：可以通过删除不必要的文件或组件，或者使用更精简的基础镜像来减少镜像的大小。

2. 利用多个函数计算实例：可以将应用程序拆分成多个函数，将大型组件或数据存储在S3等外部存储中，然后使用多个函数计算实例来处理请求，这样每个实例只需要加载部分镜像，从而避免超出限制。

3. 使用云原生技术：可以将应用程序Containerize，使用Kubernetes等云原生技术来管理和扩展应用程序。这种方式可以采用远程镜像仓库来节省本地存储空间，也可以更灵活地扩展实例数。

以上方案并非绝对可行，具体应该根据实际情况进行调整和实验。

是的，当前的阿里云AIG的镜像大小限制为10GB，压缩后的镜像大小不能超过10GB。因此，您如果发现您的镜像大小超过了10GB，可能会导致无法上传或者部署失败的问题。

针对这个问题，您可以考虑以下几种方案：

减小镜像大小：可以通过减少镜像中不必要的文件、组件和依赖库等来减小镜像大小。

分离镜像：可以将大型应用程序拆分成多个部分，分别打包为不同的镜像，以便于上传和部署。

使用阿里云容器镜像服务：阿里云容器镜像服务提供了高效可靠的云端镜像存储和分发服务，可以帮助您管理和部署容器镜像，同时也能够自动压缩镜像大小。

使用其他云平台：如果您的镜像大小超出了阿里云AIG的限制，您可以考虑使用其他云平台，例如AWS、GCP等，这些云平台通常也提供了容器镜像服务，并且没有严格的镜像大小限制。

希望这些方案可以帮助您解决镜像大小超限的问题。