在函数计算中，觉启动也不是想象中的那么慢，你们是用的什么解决方案呢

函数计算的启动速度主要受到冷启动的影响。冷启动是指函数第一次被调用时，平台部署函数实例的过程。这个过程可能涉及到初始化资源或加载依赖库，因此可能会消耗一定的时间。然而，函数计算已经采取了一些措施来优化这个过程，例如预取功能，它可以提前预热您的函数并缓存函数执行环境，从而大大减少冷启动响应时间。

对于大模型的部署，函数计算正式发布了容器镜像加速功能，通过按需读取和更高效的解压技术在不同场景下加速 50%-80%，即使 GB 级别的镜像也可以在几秒内完成端到端启动。这种加速功能结合函数计算极致弹性和事件触发的特点，解锁了更多对实时要求高的工作负载。

对于您提到的绘画AI模型，您可以将其部署为一个Flask API。首先，您可以将模型打包成一个容器镜像，然后将这个镜像部署到函数计算平台上。在部署过程中，您可以选择将模型下载到NAS上，以便在本地环境中运行它。虽然模型大小为8GB，但由于函数计算的容器镜像加速功能，启动过程应该不会太慢。

部署绘画AI模型的流程通常包括以下步骤：

1. 准备环境：

   • 安装必要的依赖项，如Python库、框架等。
   • 设置API服务（如Flask）。

2. 模型优化和压缩：

   • 使用模型剪枝、量化等技术减小模型大小。
   • 将模型转换为更高效的格式，如ONNX或TensorRT。

3. 容器化：

   • 创建Docker镜像，包含所有必需的组件和服务。

4. 存储配置：

   • 将模型文件存放在NAS或OSS中，便于访问。

5. 函数计算设置：

   • 创建并配置函数计算服务。
   • 配置触发器、安全组规则和资源限制。

6. 部署：

   • 上传Docker镜像到阿里云镜像仓库。
   • 在函数计算服务中选择该镜像进行部署。

对于8GB的大模型，启动速度可能会较慢。不过，可以采用以下解决方案来提高性能：

• 预热功能：主动触发函数执行以减少实际请求时的等待时间。
• 内存缓存：如果可能，将模型数据加载到内存中以减少磁盘IO。
• 冷启动优化：根据模型需求调整函数配置，例如设置足够的内存、CPU和超时时间。

镜像启动加速（ACR企业版）https://help.aliyun.com/zh/fc/user-guide/accelerate-startup-of-images-of-container-registry-enterprise-edition?spm=a2c4g.11186623.0.0.501728f06TxnUr

。开启镜像加速可分两阶段共提速约90%，将分钟级的镜像拉取缩短至秒级。本文介绍使用ACR企业版实现镜像启动加速的使用原理和配置方法等。