人工智能领域中的验证码识别与 Serverless 架构碰撞会有哪些火花呢？本文将会通过 Serverless 架构，通过卷积神经网络（CNN）算法，实现一个验证码识别功能。
Serverless 架构下，虽然我们更多精力是关注我们的业务代码，但是实际上对于一些配置和成本也是需要进行关注的，并且在必要的时候，还需要根据配置与成本进行对我们的 Serverless 应用进行配置优化和代码优化。
广义上的链路成本，既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销，也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解，本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本，人力成本将在下一小节（效率）进行介绍。
Serverless的理念是即时弹性，用完即走。服务并非长时间运行，这也就意味着像websocket这种长链接的请求模式看起来并不适合Serverless，但是否有其他的办法既能满足长连接模式请求，也能够利用Serverless本身特性呢？答案是肯定的，我们通过API网关来解决webscoket连接的问题，然后由网关触达Serverless服务的后端，本文以弹幕场景为例来介绍如何使用Serverless架构实现全双工通信。
本文将AI项目与Serverless架构进行结合，在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。
