在函数计算中，通过命令行下载依赖包·，函数中应该怎么加载呢？

在函数计算中，您可以通过多种方式来加载和使用依赖。首先，函数计算运行环境中已经内置了一些常用的依赖，可以直接在您的代码中引用。此外，函数计算也支持使用第三方依赖。

如果您的依赖库比较大，您可以将部分依赖库预先上传到对象存储服务（OSS），然后在函数被触发执行时开始从OSS上加载这些依赖。这种方式的优势在于，依赖的加载操作可以定义应用层冷启动，当所有依赖加载结束后，应用层冷启动才结束。

对于需要安装的依赖少且小的情况，您可以在函数根目录下使用命令pip install -t . xxx，意为将依赖安装到项目根目录。然而，需要注意的是，如果函数加依赖的大小超过了函数计算的内存限制（最大是100M），这种方法可能就不适用了。

还是用镜像吧，nas并不快。

镜像使用说明https://help.aliyun.com/zh/fc/use-cases/image-usage-notes?spm=a2c4g.11186623.0.i180

你可以在NAS中下载torch和diffusers依赖包，然后在函数计算中通过命令行加载。首先，你需要在NAS中安装这两个库的依赖项。对于torch，需要先安装其所依赖的一些库和工具。然后，你可以使用fun工具的fun install子命令来安装这些依赖项，它提供了命令行接口和Funfile描述文件两种形式。

在函数计算中加载这些依赖包，你可以直接在代码中使用import语句来导入它们。例如，对于torch，你可以使用import torch来加载它。对于diffusers，这个库的目标是将扩散模型集中到一个单一且长期维护的项目中，可以使用几行代码利用扩散模型生成图像。

nas对比直接部署并没优势，NAS，比自有磁盘慢的多。此回答整理自钉群：阿里函数计算官网客户。