函数计算FC镜像打出来超过15G没法部署咋搞？

函数计算（Function Compute）在部署函数时，有一个限制是函数代码包的大小不能超过50MB。如果您的镜像超过了15GB，将无法直接部署到函数计算平台。在这种情况下，可以考虑以下解决方案：

1. 精简和压缩镜像：尝试减小镜像的大小，删除不必要的文件和依赖项，并使用压缩算法对镜像进行压缩。这样可以减小镜像的体积，以符合函数计算的限制。

2. 分离功能和数据：将功能性代码与数据分离，将数据存储在其他位置，例如对象存储服务（如 OSS）或数据库中。然后，在函数执行期间，通过网络请求访问所需的数据。

3. 使用函数计算的依赖项管理：如果您的镜像是由许多依赖项组成，可以利用函数计算的依赖项管理功能来自动下载和安装依赖项。这样，您只需上传函数代码本身，而不需要包含所有依赖项。

4. 拆分功能为多个函数：如果您的镜像包含多个功能模块，可以考虑将其拆分为多个函数。每个函数负责处理特定的功能，可以将它们连接起来形成一个完整的服务。

函数计算 FC 对镜像大小有一些限制，如果你的镜像超过了这些限制，可能无法正常部署。
你可以采取以下几种方法来减小镜像的大小：

• 删除不必要的软件包和依赖项：运行 pip freeze > requirements.txt 来生成一份需要的软件包列表，然后删除不需要的软件包和依赖项。
• 压缩文件：可以使用工具如 gzip 和 tar 来压缩文件，从而减少它们占用的空间。
• 使用轻量级的操作系统：某些操作系统如 Alpine Linux 就比标准的 Debian 或 CentOS 更加轻量级，可以节省大量的磁盘空间。
• 使用 multi-stage 构建：Dockerfile 提供了一个称为多阶段构建的功能，它可以帮助你创建较小的镜像。

请注意，这些方法可能会对你的应用程序造成一定的影响，因此在进行优化时要谨慎行事，并做好充足的测试工作。
如果以上方法都无法解决你的问题，那么你可能需要考虑采用其他的部署方式，比如在虚拟机或物理服务器上部署，或者将部分功能分解为多个小型服务，分别部署在不同的函数计算 FC 函数中。

参考https://help.aliyun.com/zh/fc/support/faq-about-gpu-accelerated-instances?spm=a2c4g.11186623.0.0.7cef284dWoXtI0#section-cnl-yuk-r5q 此回答整理自钉群“【答疑群】函数计算 AIGC 场景技术交流”

对于大型的镜像文件，你可以尝试以下几种方法：

1. 分割镜像：将大镜像分割成多个小镜像，然后分别部署。这可能需要一些额外的处理逻辑来组合这些小镜像。

2. 使用云存储服务：将大镜像存储在云存储服务中，然后在函数计算中引用这个存储位置。这样可以避免直接部署大镜像的限制。

3. 使用容器服务：如果可能的话，可以考虑使用容器的部署方式。容器可以包含完整的运行环境，包括镜像和依赖项，因此可以支持更大的镜像大小。

4. 优化镜像：如果可能的话，尝试优化你的镜像。这可能包括删除不必要的文件和目录，压缩镜像，或者使用更小的模型。