函数计算FC如果想要训练模型的话。是不是需要再额外跑一个服务来实现？

在函数计算FC中训练模型通常需要额外的服务来实现。这是因为函数计算主要专注于执行单个任务的无状态函数，而模型训练通常是一个复杂的过程，涉及数据准备、模型构建、训练循环和模型保存等多个步骤。

要实现模型训练，您可以考虑以下几种方法：

1. 使用其他阿里云服务：您可以结合使用阿里云的其他服务，如弹性计算ECS或容器服务Kubernetes版来部署和管理模型训练的环境。这些服务提供了更多的计算资源和持久化存储，适合进行大规模的模型训练。
2. 使用机器学习平台：阿里云提供了机器学习平台PAI，它提供了丰富的算法库和模型训练工具，可以方便地进行模型训练和部署。
3. 使用函数计算的预留实例：如果您的模型训练任务可以被拆分成多个独立的子任务，您可以尝试使用函数计算的预留实例来并行处理这些子任务。但需要注意的是，函数计算的环境可能不适合长时间运行的任务，因此这种方法可能需要一些额外的工作来适应模型训练的需求。
4. 使用GPU实例：如果模型训练需要大量的计算资源，您可以考虑使用阿里云的GPU实例来加速训练过程。

综上所述，虽然函数计算FC本身可能不是最适合进行模型训练的服务，但通过结合使用阿里云的其他服务或平台，您可以实现高效的模型训练和部署。在选择具体方法时，请根据您的业务需求和技术选型来决定。

可以，此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”