函数计算FC模型库里的nas存储家是用的哪一种类型的？

函数计算FC模型库中的NAS存储使用的是文件存储NAS，具体类型为通用性能型NAS。

详细说明：

1. NAS存储类型选择依据
   根据知识库资料，阿里云函数计算在部署AI推理应用时，推荐使用通用性能型NAS来存储模型文件，尤其是在按量GPU使用场景下。这种类型的NAS能够提供较高的初始读带宽，适合需要极速启动性能的场景。

2. 通用性能型NAS的特点

   • 高吞吐能力：通用性能型NAS在多实例并发加载模型时表现优异，能够有效避免带宽瓶颈问题。
   • 兼容性良好：NAS提供的POSIX文件接口成熟且完整，与大多数应用兼容性较好。
   • 容量弹性扩展：支持PiB级别的存储容量，满足大规模模型存储需求。

3. 适用场景

   • 按量GPU使用场景中，推荐使用通用性能型NAS以获得更高的启动性能和稳定性。
   • 对于需要持久化存储、调用间共享以及较大存储空间的模型文件，NAS是理想的选择。

注意事项：

• VPC网络依赖：NAS挂载需要配置VPC访问通道，可能会增加冷启动时间（秒级耗时）。
• 单点故障风险：NAS不支持双活和多可用区（AZ），存在一定的单点故障风险，需根据业务需求评估是否适用。

综上所述，函数计算FC模型库中的NAS存储采用的是通用性能型NAS，以满足高性能、高兼容性和大容量存储的需求。