函数计算FC的sd 配置，是否需要加载模型在内存？

你可以考虑以下几种配置方式：

预加载模型：如果你的模型较小且加载时间较短，可以在函数初始化阶段预加载模型。这样，在函数调用时，可以直接使用已加载的模型，而无需每次都重新加载。这种方式可以提高函数的响应速度。

使用全局变量：在函数计算中，可以使用全局变量来保存已加载的模型。全局变量在函数实例之间是共享的，可以在不同的函数调用之间保持状态。你可以在函数初始化阶段加载模型，并将其存储在全局变量中。在后续的函数调用中，可以直接使用全局变量中的模型，而无需重新加载。

使用外部存储或缓存：如果模型较大或加载时间较长，可以考虑将模型存储在外部存储（如云对象存储）或缓存（如Redis）中。在函数初始化阶段，从外部存储或缓存中加载模型并缓存到函数环境中。这样，在后续的函数调用中，可以直接使用已缓存的模型，而无需重新加载。

需要根据具体的业务场景和需求选择适合的配置方式。在实际配置时，你可以考虑以下因素：

模型的大小和加载时间：较小的模型可以在函数初始化阶段加载，较大的模型可能需要使用外部存储或缓存。
模型的变更频率：如果模型需要频繁更新或动态切换，可以考虑使用外部存储或缓存，并设计相应的逻辑来处理模型的切换和更新。

经常切换模型可以适当配置模型缓存在内存中，默认是不缓存，可以配置为缓存 1～2 个。此回答整理自钉群“【答疑群】函数计算 AIGC 场景技术交流”