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函数计算部署深度学习模型时,打包的文件容量不同但是下载的时间相同是有优化么?

我在部署深度学习模型时,将代码和模型pt打包存储在远程存储oss中(95M),当我激活这个函数时,代码的下载时间和我把单独把代码部署打包存储在oss中(1.2K)的下载时间一样,请问一下函数计算是对这一部分进行了优化嘛?

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你鞋带开了~ 2024-02-07 16:44:22 24 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    函数计算在部署时确实对OSS中存储的文件进行了优化处理。以下是一些可能的优化措施:

    1. 并行下载:函数计算可能会采用并行下载技术,同时从OSS下载多个文件或文件的不同部分,这样可以显著减少总体下载时间。
    2. 压缩打包:在OSS上存储的文件如果被压缩成一个zip包,那么在下载时就可以减少网络传输的数据量,从而节省时间和费用。
    3. 缓存机制:函数计算可能会实现某种形式的缓存机制,对于频繁访问的文件,如果已经下载过,可能会直接从缓存中读取,而不是重新从OSS下载。
    4. 预加载:在某些情况下,函数计算可能会在实例启动时就预先加载必要的文件,这样在实际执行时就不再需要下载,从而提高了激活函数的速度。

    总的来说,虽然您的代码和模型文件大小差异很大,但函数计算的优化措施可能确保了两者的下载时间相似。这些优化措施有助于提高函数计算的效率和性能,尤其是在处理大文件或大量小文件时。

    2024-02-08 14:47:41
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  • 有的 多级缓存 可以多观察几个请求
    --此回答整理自钉群“阿里函数计算官网客户”

    2024-02-07 17:21:40
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