从S3存储桶以AWS Lambda函数代码导入库

Question

我必须在进行对象检测的AWS Lambda上部署深度学习模型。在S3存储桶中添加图像时触发。 我面临的问题是Lambda函数代码使用了很多库，如Tensorflow，PIL，Numpy，Matplotlib等，如果我尝试将所有函数都添加到函数代码中或作为层添加，则超过250 MB大小限制。 有什么办法可以将库zip文件部署在S3存储桶上，并从那里在功能代码（用Python 3.6编写）中使用它们，而不是直接将它们作为代码的一部分？ 我也可以尝试一些完全不同的方法。

Answer 1

在我看来，Amazon SageMaker将是您完成任务的更好选择。

您可以创建模型并通过SageMaker将其托管在端点上。使用由s3上传触发的使用lambda函数将图像传递到SageMaker端点并处理结果。

Amazon SageMaker是一项完全托管的服务，可为每位开发人员和数据科学家提供快速构建，训练和部署机器学习（ML）模型的能力。 SageMaker消除了机器学习过程中每个步骤的繁琐工作，从而使开发高质量模型变得更加容易。

https://aws.amazon.com/sagemaker/

Answer 2

为Tensorflow试用pre-compiled packs，它们大约为50MB，您可能有足够的空间来容纳所需的其余模块。通常，请查看关于深度学习架构方法的AWS recommendations。

Answer 3

最终，我将方法从使用Lambda更改为使用EC2。 我将带有库的整个代码部署在EC2实例上，然后使用Lambda触发它。在EC2上，它也可以部署在Apache服务器上以更改端口映射。