我正在用我的 Lambda 处理程序加载一个腌制机器学习模型，所以我需要 sklearn(如果不包括，我会得到“ModuleNotFoundError:没有名为'sklearn'的模块”)
所以我用 sklearn 在 Docker 中创建了一个新的部署包。
但是当我尝试上传新的 lambda.zip 文件时，我无法保存 lambda 函数。我收到错误:解压缩后的大小必须小于 262144000 字节
我做了一些谷歌搜索，发现了两个建议:(1) using CLFAG with PIP (2) using Lambda Layers .
我认为图层不会起作用。将我的部署包的部分移动到层不会减少总大小(AWS documentation 声明“函数的总解压缩大小并且所有层不能超过解压缩的部署包大小限制 250 MB”。
CFLAGS 听起来很有希望，但我以前从未使用过 CFLAGS，而且我遇到了错误。
我正在尝试添加标志:-Os -g0 -Wl,--strip-all
在 CLFAGS 之前，我的 docker pip 命令是:pip3 install requests pandas s3fs datetime bs4 sklearn -t ./
首先我试过:pip3 install requests pandas s3fs datetime bs4 sklearn -t -Os -g0 -Wl,--strip-all ./
这产生了各种错误“没有这样的选项:-g”
然后我尝试了CFLAGS = -Os -g0 -Wl,--strip-all pip3 install requests pandas s3fs datetime bs4 sklearn -t ./和 CFLAGS = -Os -g0 -Wl,--strip-all
但是他们产生了错误“CFLAGS:找不到命令”
谁能帮我理解如何使用 CFLAGS？
另外，我很熟悉“乞丐不能选择”这句话，所以任何建议都将不胜感激。
也就是说，我有 pip 菜鸟，所以如果你能在我的 Docker 部署包工作流程的上下文中帮助我使用 CFLAGS，将不胜感激。
我的 docker 工作流程是:
最佳答案
这有 pip 像是一个答案(我能够缩小我的部署包并部署我的 Lambda)并且有 pip 不是一个答案(我仍然不知道如何使用 CFLAGS)。
大量谷歌搜索最终导致我找到 this article其中包括指向 this list of modules 的链接预安装在 AWS Lambda Python 环境中。
我的部署包包含几个已经存在于 AWS Lambda 环境中的模块，因此不需要包含在部署包中。
为我节省最多空间的模块是 Boto3 和 Botocore。我没有在我的 Docker 环境中明确添加这些，但它们还是进入了我的部署包(我猜 S3FS 依赖于这些模块，并且在安装 S3FS 时它们也被添加)。
我还能够删除许多较小的模块(datetime、dateutil、docutils、6 等)。
删除这些模块后，我的包低于 250mb 限制，我能够部署。
如果我仍然没有达到限制 - 我不确定这是否足够 - 我将尝试上面链接文章中的另一个建议:从部署包中删除 .py 文件(你不需要 .pyc 和.py 文件)。
希望这对您的 Lambda 部署包大小有所帮助!
关于python - 使用 CFLAGS 和 PIP 缩小 AWS Lambda 部署包以适应 sklearn，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60570007/