函数计算FC部署的s.yaml怎么编写有文档吗？

在阿里云函数计算（FC）中，s.yaml 文件是 Serverless Devs 工具的核心配置文件，用于定义服务、函数、触发器、自定义域名等资源。通过 s.yaml 文件，您可以实现对函数和相关资源的全生命周期管理，包括构建、部署、调试和发布等操作。

以下是关于如何编写 s.yaml 文件以部署一个开源模型的详细说明：

1. s.yaml 文件的基本结构

s.yaml 文件遵循 YAML 规范，其基本结构包括以下几个主要部分： - edition：指定配置文件的版本号。 - name：定义应用的名称。 - access：指定访问密钥的别名。 - services：定义服务及其相关的函数、触发器等资源。

示例：

edition: 1.0.0
name: fcDeployApp
access: "default"
services:
  fc-deploy-test:
    component: fc
    props:
      region: cn-shanghai
      service:
        name: fctest
        description: 'test'
        internetAccess: true
      function:
        name: testFunction
        description: this is a test
        runtime: python3.9
        codeUri: ./
        handler: index.handler
        memorySize: 128
        timeout: 60

2. 部署开源模型的关键配置

如果您需要部署一个开源模型（例如机器学习模型），可以通过以下步骤配置 s.yaml 文件：

(1) 定义服务和函数

在 services 部分，您需要定义服务名称、函数名称、运行时环境、代码路径等信息。例如：

services:
  model-service:
    component: fc
    props:
      region: cn-shanghai
      service:
        name: modelService
        description: 'Service for deploying an open-source model'
        internetAccess: true
      function:
        name: modelFunction
        description: 'Function to run the open-source model'
        runtime: python3.9
        codeUri: ./model_code
        handler: app.handler
        memorySize: 512
        timeout: 300

• runtime：指定函数的运行时环境，例如 python3.9、nodejs16 等。
• codeUri：指定函数代码所在的目录路径。
• handler：指定函数的入口文件和方法，例如 app.handler 表示 app.py 文件中的 handler 方法。
• memorySize 和 timeout：根据模型的复杂度调整内存大小和超时时间。

(2) 配置依赖

如果您的开源模型依赖第三方库，可以通过以下方式处理： - 本地安装依赖：将依赖打包到代码目录中，并在 codeUri 中指定路径。 - 使用层（Layer）：将依赖分离到层中，避免代码包过大。例如：

props:
  layers:
    - name: model-dependencies
      version: 1

层的具体创建和配置方法可以参考官方文档。

(3) 配置环境变量

如果模型需要特定的环境变量（例如 API 密钥、模型路径等），可以在 environmentVariables 中定义：

function:
  environmentVariables:
    MODEL_PATH: /mnt/models
    API_KEY: your_api_key

(4) 配置 VPC 和 NAS（可选）

如果模型需要访问私有网络或存储资源，可以配置 VPC 和 NAS：

service:
  vpcConfig:
    vpcId: vpc-xxxxxx
    securityGroupId: sg-xxxxxx
    vswitchIds:
      - vsw-xxxxxx
  nasConfig:
    userId: 10003
    groupId: 10003
    mountPoints:
      - serverAddr: nas-xxxxxx.cn-shanghai.nas.aliyuncs.com
        nasDir: /models
        fcDir: /mnt/models

3. 构建和部署流程

完成 s.yaml 文件的编写后，按照以下步骤进行构建和部署：

(1) 安装依赖

如果您的项目包含依赖项，可以使用 s build 命令安装依赖并生成构建产物：

sudo s build --use-docker

该命令会将依赖安装到 .s/build/artifacts/{serviceName}/{functionName} 目录下。

(2) 部署项目

执行以下命令将函数部署到函数计算：

sudo s deploy

部署完成后，您可以在函数计算控制台查看函数的状态和日志。

4. 示例：完整 s.yaml 文件

以下是一个完整的 s.yaml 文件示例，用于部署一个基于 Python 的开源模型：

edition: 1.0.0
name: modelDeployment
access: "default"
services:
  model-service:
    component: fc
    props:
      region: cn-shanghai
      service:
        name: modelService
        description: 'Service for deploying an open-source model'
        internetAccess: true
      function:
        name: modelFunction
        description: 'Function to run the open-source model'
        runtime: python3.9
        codeUri: ./model_code
        handler: app.handler
        memorySize: 512
        timeout: 300
        environmentVariables:
          MODEL_PATH: /mnt/models
          API_KEY: your_api_key
        layers:
          - name: model-dependencies
            version: 1
      vpcConfig:
        vpcId: vpc-xxxxxx
        securityGroupId: sg-xxxxxx
        vswitchIds:
          - vsw-xxxxxx
      nasConfig:
        userId: 10003
        groupId: 10003
        mountPoints:
          - serverAddr: nas-xxxxxx.cn-shanghai.nas.aliyuncs.com
            nasDir: /models
            fcDir: /mnt/models

5. 注意事项

• 运行环境一致性：确保本地开发环境与函数计算的运行环境一致，避免因二进制文件导致的运行失败。
• 代码包大小限制：如果代码包过大，建议使用层功能分离依赖。
• 权限管理：确保 access 配置的访问密钥具有足够的权限。

通过以上步骤，您可以成功编写 s.yaml 文件并部署开源模型到函数计算。