创建应用后有个模型管理，从本地或是网上导入都可以。

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户”

我已经认真阅读了 你的问题：

【 函数计算，我刚刚在阿里云上部署了stable diffusion,请问怎么把模型倒入呢？
】

并思考了

建议如下:

1. 准备模型：首先，您需要训练一个模型并将其保存为 TensorFlow 或 PyTorch 格式。如果您还没有训练模型，可以使用诸如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等深度学习框架进行训练。训练完成后，请确保您的模型已经保存在您希望使用的存储介质上，例如本地磁盘、OSS 或其他对象存储服务。
2. 创建函数计算实例：登录到阿里云控制台，然后创建一个函数计算实例。在创建过程中，您需要为实例选择一个运行环境，例如 Python 3.7。
3. 配置模型：创建实例后，您需要配置模型。在函数计算控制台中，找到您刚刚创建的实例，然后点击“配置模型”。在这个页面上，您需要选择模型的存储位置（例如 OSS），并提供模型文件的 URL。您还需要指定模型的输入和输出类型，以及模型的参数。配置完成后，点击“保存”。
4. 测试模型：在配置模型后，您需要测试模型以确保其可以正常工作。在函数计算控制台中，找到您刚刚创建的实例，然后点击“测试模型”。在这个页面上，您可以提供模型的输入数据和参数，并查看模型的输出结果。
5. 部署模型：测试模型后，如果您对结果满意，可以部署模型。在函数计算控制台中，找到您刚刚创建的实例，然后点击“部署模型”。在这个页面上，您需要为模型指定一个触发器（例如 API 网关、定时任务等），并设置部署选项（例如部署时间、部署方式等）。部署完成后，您的模型将开始接收请求并提供预测结果。