雪橇和熊猫在AWS Lambda

Question

我做了一个前端，我想对AWS进行REST调用，并与AWS网关进行接口。

我放弃了我的模型作为泡菜文件(所以我的编码器)，我最初的培训在当地。然后，我将这些文件存储在一个S3桶中。

问题是，我不能导入像熊猫和滑雪这样的库来做模型预测，因为lambda控制台找不到它们。

有人有什么建议来帮助解决这个问题吗？

Answer 1

您需要创建一个部署包，其中包括您想要在Lambda (sklearn和大熊猫)中使用的包。

然后，您可以将该部署包上传到S3并将其导入到Lambda函数中，也可以将其上传到Lambda函数本身。

Lambda函数代码必须在AWS之外编写，并包含在部署包中。这是一本关于如何做的指南。

Answer 2

使用层将使依赖关系具有更高的可重用性，并且可能更容易维护和部署。

简短的版本是：

1. 从requirements.txt或类似的pip freeze创建如下所示：

pandas==0.23.4
pytz==2018.7

1. 创建由docker运行的get_layer_packages.sh bash脚本，如下所示：

#!/bin/bash

export PKG_DIR="python"

rm -rf {PKG_DIR} && mkdir -p #qcStackCode#{PKG_DIR}

docker run --rm -v (pwd):/foo -w /foo lambci/lambda:build-python3.6 \
    pip install -r requirements.txt --no-deps -t #qcStackCode#{PKG_DIR}

1. 像这样在航站楼上运行这些东西：

chmod +x get_layer_packages.sh
./get_layer_packages.sh
zip -r my-Python36-Pandas23.zip .

我对python不太熟悉，我花了相当长的时间在熊猫拉链和虚拟env上玩，也从来没有真正使用过对接器来做任何IRL，但是这个过程实际上比我以前使用的venv > zip >上传过程要容易得多(而且有更好的文档记录)。