阿里函数计算中创建的自定义GPU函数后，需要使用模型的文件应该怎么放置啊？

在阿里云函数计算中，如果你需要使用外部的模型文件，你可以将其放置在OSS或其他外部存储中，然后在函数中通过访问外部存储的方式来加载模型文件。

以下是一个简单的示例，展示了如何在Python函数中使用OSS来加载模型文件：

import os
import oss2

# 替换为你的AccessKeyId和AccessKeySecret
access_key_id = 'your_access_key_id'
access_key_secret = 'your_access_key_secret'
endpoint = 'your_endpoint'
bucket_name = 'your_bucket_name'
object_key = 'your_object_key'

# 初始化OSS客户端
auth = oss2.Auth(access_key_id, access_key_secret)
client = oss2.Client(auth, endpoint)

# 从OSS中加载模型文件
model_file = client.get_object(bucket_name, object_key)
with model_file as f:
    # 加载模型
    model = pickle.load(f)

# 使用模型进行预测...

在这个示例中，我们首先初始化了一个OSS客户端，然后使用这个客户端从OSS中加载了模型文件。注意，你需要将access_key_id、access_key_secret、endpoint、bucket_name和object_key替换为你的实际值。

至于是否需要创建一个Admin管理函数来管理模型文件，这完全取决于你的需求。如果你的函数需要频繁地加载和更新模型文件，那么你可能需要一个Admin管理函数来帮助你完成这些操作。然而，如果你的函数只需要加载一次模型文件，并且在运行期间不需要更新模型文件，那么你可能不需要一个Admin管理函数。

总的来说，你需要根据你的具体需求和应用场景来决定是否需要一个Admin管理函数。

您可以在函数计算（Function Compute，FC）中上传和使用大型 GPU 训练模型文件。具体方法如下：

1. 首先，您可以在 FC 控制台上的 “资源管理 > 存储服务 > NAS 存储” 下创建一个 NAS 服务，并将训练模型上传到该 NAS 上的一个路径。
2. 然后，将您的 NAS 服务与您的函数计算服务进行关联。这样，您的函数就可以访问该 NAS 上的内容。
3. 接下来，在编写您的函数代码时，您可以将该 NAS 上的路径作为一个输入参数传递给函数，这样函数就会从指定的 NAS 路径读取模型文件。
4. 对于训练完成后的结果或中间过程数据，也可以将其保存回 NAS 上的某个位置。
   注意：由于上传到 NAS 会产生一些费用，您可以适当考虑其他替代方案，例如挂载 EFS 或 OSS 进行上传和读取数据。

放在nas里。此回答来自钉群阿里函数计算官网客户。