小编chi*_*nuy的帖子

比如说，我想要一个 lambda 函数来使用经过训练的模型来预测传入的消息类别。但是，该模型过大（~ 1GB）。

使用当前的架构，我应该将训练好的模型上传到 AWS S3，然后在每次触发 lambda 时加载它。这是不可取的，因为大部分时间都在加载模型。

一些解决方案：

1. 不要使用 lambda。有一个专用的 ec2 实例可以工作
2. 通过定期发送虚拟请求来保暖

或者，我怀疑 AWS 会缓存该文件，因此下次加载时间可能会更短？