规避 250mb 层数限制

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我有一个依赖 scikit-learn、pandas、numpy 和 sqlachemy 的 python 无服务器项目。 这些包的总大小约为 350MB,比允许的层大小多 100MB。有没有办法使用无服务器 lambda 并提供这些包运行时?

有没有办法优化 pip install 或其他 aws tewak 以使这个 350mb 软件包可供 lambda 参考。一种方法是创建一个容器并用于实例化 lambda。我不希望这样,因为这种方法的问题是每次更改代码时,都需要构建和发布图像。

amazon-web-services numpy scikit-learn pip aws-serverless
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我没有找到增加 lambda 层大小的方法。最终,我使用为库提供 1GB 空间的图像解决了我的问题。唯一的缺点是你不能直接在控制台中编辑代码(无论如何这不是一个好的做法)

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