函数计算，部署时出现这个错误，说是没有空间，这是怎么回事？ new/pytorch_model-0

这个错误是由于在部署函数时，PyTorch 模型文件（new/pytorch_model-00008-of-00008.bin）过大，导致设备（可能是服务器或云服务提供商提供的存储设备）上的空间不足。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 检查设备上的空间：确保您的设备上有足够的空间来部署模型。如果空间不足，您可能需要清理一些不必要的文件或购买更多的存储空间。
2. 减小模型文件大小：您可以尝试减小模型的文件大小，例如通过使用模型压缩技术（如权值量化、网络剪枝等）来减小模型的体积。这将有助于减少部署时所需的存储空间。
3. 分批部署：如果您有多个模型需要部署，可以考虑将它们分批部署，以减轻单个部署操作对设备空间的需求。
4. 使用增量部署：如果您的模型是持续更新的，可以考虑使用增量部署技术，只将更改的部分部署到设备上，而不是每次都重新部署整个模型。这将有助于减少部署时所需的存储空间。

https://help.aliyun.com/zh/fc/user-guide/error-handling-5?spm=a2c4g.11186623.0.i36

FunctionUnhandledError：函数计算为您捕获到异常后返回的错误。
当您的代码抛出异常且未捕获时，函数计算会为您捕获错误，并返回错误信息。

exports.handler = function(event, context, callback) {
throw new Error('oops');
};
收到的响应示例如下所示。

{
"errorMessage":"oops",
"errorType":"FunctionUnhandledError: Error",
"stackTrace":[
"Error: oops"," at exports.handler (/code/index.js:2:9)"
]}
如果您的函数在运行过程中主动退出，系统会返回一个通用的错误信息。

exports.handler = function(event, context, callback) {
process.exit(1);
};
收到的响应示例如下所示。

{
"errorMessage":"Process exited unexpectedly before completing request (duration: 6ms, maxMemoryUsage: 49MB)"
}

异常信息
异常信息包含如下三个字段：

根据您提供的错误信息，看起来您在函数计算中遇到了“ENOSPC: no space left on device, write”的错误。这个错误通常意味着您的函数计算资源已经用尽，没有足够的空间来存储新的资源或数据。
如果您想要解决这个问题，您可以考虑以下几种方法：

1. 增加函数计算的资源。您可以根据您的业务需求，增加函数计算的实例数量和实例规格，以获得更多的计算资源。
2. 清理函数计算的资源。您可以定期清理函数计算中不再使用的资源，如日志、临时文件等，以释放空间。
3. 优化函数计算的代码。您可以优化您的函数计算代码，使其更加高效和节省资源。例如，您可以减少函数计算的内存使用，或者减少函数计算的执行时间。

代码包最大500M 可以将依赖构建层挂载使用

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户”