函数计算FC这个错误如何解决呀？本地是没这个错误的。

这个错误表明你的模型在函数计算FC运行时出现错误。具体错误如下:

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RuntimeError: unknown backend 'onnx': supported backends include caffe2, chainer, mxnet, np,pytorch, tensorflow, cntk, coreml
该错误的主要原因是你的模型使用的框架函数计算FC不支持。

错误信息中显示:

basic
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supported backends include caffe2, chainer, mxnet, np,pytorch, tensorflow, cntk, coreml
而你的模型可能使用的是onnx这个框架,函数计算不支持。

有以下几种解决方案:

转换你的onnx模型,使其符合函数计算支持的框架。如转换为pytorch、tensorflow模型

在函数计算FC自定义运行时使用onnxruntime或其他第三方库,来解析onnx模型

使用支持onnx框架的服务器端解决方案,如 SageMaker等,而非函数计算

总的来说,要解决这个错误主要有以下步骤:

确定目前模型使用的是什么框架
查看函数计算支持的框架
选择相应的解决方案:转换框架 或者 使用第三方库
实现相应的代码或配置修改
重新部署测试

如果在本地环境中没有出现问题，但在函数计算（FC）上出现了错误，可以尝试以下方法来解决问题：

1. 查看日志：在函数计算控制台或使用命令行工具查看函数的日志，以获取更详细的错误信息。日志通常会提供有关错误原因和堆栈跟踪的提示。

2. 检查配置：确保你在函数计算中正确配置了函数所需的环境变量、触发器类型、内存限制等参数。检查这些配置项是否与本地环境一致。

3. 版本控制：如果你在函数计算上进行了代码更新，确保上传的是正确且完整的代码版本，并已创建了相应的函数版本和别名。

4. 依赖项管理：如果你的函数依赖于特定的库或模块，在函数计算上确保已正确安装和引用了它们。使用适当的包管理工具来管理和安装依赖项。

5. 资源限制：检查函数计算的资源限制是否满足你的要求。例如，内存限制是否足够，执行超时时间是否合适等。

6. 网络连接：如果你的函数需要访问其他服务或资源，确保函数计算可以正常连接到这些服务。可能需要配置网络访问权限、VPC 连接或安全组规则等。

7. 代码调试：在函数计算中调试代码可能会比在本地环境中更具挑战性。尝试添加适当的日志语句、错误处理和异常捕获来帮助定位问题。

8. 与云服务提供商联系：如果你仍然无法解决问题，建议向云服务提供商的技术支持团队寻求帮助。他们可以检查你的配置和环境，并提供进一步的指导。

插件需要特殊依赖，没有内置

暂时的解决方案有

1. 自己打一下镜像装上这个依赖
2. 配置 PYTHONPATH 环境变量到您的 NAS，把依赖装到 NAS 里

后续我们会针对这个问题优化下哈。https://github.com/devsapp/fc-stable-diffuson 此回答整理自钉群“【答疑群】人人都是创作家，Serverless 部署 AIGC 场景”