如何创建任何AWS Lambda Python层? XGBoost的使用示例

如何解决如何创建任何AWS Lambda Python层? XGBoost的使用示例

我在为xgboost库创建lambda层时遇到麻烦。我正在跑步:

我从这里(https://github.com/alexeybutyrev/aws_lambda_xgboost)抓取xgboost的zip文件及其依赖项,并将其加载到层中。当我尝试测试lambda时,出现此错误:

Unable to import module 'lambda_function': No module named 'xgboost.core'

似乎__init__.py试图通过from .core import <stuff>引用core.py

以前有人在AWS Lambda上遇到此错误吗?

解决方法

编辑:正如@Marcin所说,提供的第一个答案适用于262 MB以下的软件包。

A。 Lambda层大小限制内的Python软件包

您还可以使用AWS sam cli和Docker(请参阅此link来安装SAM cli)来完成此操作,以在容器内构建软件包。基本上,您使用Python作为运行时初始化默认模板,然后在requirements.txt文件下指定软件包。我发现它比您提到的文章更容易。如果您想考虑它们以备将来使用,我让您采取步骤。

1。初始化默认的SAM模板

在要保留项目的任何文件夹下,您可以键入

sam init

这将提示一系列问题,为进行快速设置,我们将选择以下快速入门模板

1 - AWS Quick Start Templates

2 - Python 3.8

Project name [sam-app]: your_project_name

1 - Hello World Example

通过选择Hello World Example,它会生成带有lambda function文件的默认requirements.txt。现在,我们将使用所需包的名称进行编辑,在本例中为xgboost

2。指定要安装的软件包

cd your_project_name
code hello_world/requirements.txt

由于我使用Visual Studio Code作为编辑器,因此将在其上打开文件。现在,我可以指定xgboost

your_python_package

这是安装Docker的原因。某些软件包像C++一样依赖annoy。因此,建议在容器内构建(如果您使用Windows)。现在,移至template.yaml文件所在的文件夹。然后,输入

sam build -u

3。邮编包

有些文件不希望包含在lambda层中,因为我们只想保留python库。因此,您可以删除以下文件

rm .aws-sam/build/HelloWorldFunction/app.py
rm .aws-sam/build/HelloWorldFunction/__init__.py
rm .aws-sam/build/HelloWorldFunction/requirements.txt

然后压缩文件夹的其余内容。

cp -r .aws-sam/build/HelloWorldFunction/ my_layer/
zip -r my_layer.zip my_layer/

由于我有Windows系统,因此zip命令应替换为 Compress-Archive my_layer/ my_layer.zip.

4。将图层上传到AWS

在AWS上,转到Lambda,然后选择LayersCreate Layer。现在,您可以上传.zip文件,如下图所示

enter image description here

请注意,对于50 MB以上的zip文件,您应该将.zip文件上传到s3存储桶并提供路径,例如https://s3:amazonaws.com//mybucket/my_layer.zip

B。超出Lambda层限制的Python程序包

xgboost软件包本身超过300 MB,将引发以下错误

enter image description here

正如@Marcin所指出的那样,使用SAM cli的先前方法无法直接用于超过限制的Python层。在github上存在一个未解决的问题,该问题是在运行sam build -u时指定自定义docker镜像,以及可能的解决方案,以重新标记默认lambda/lambci镜像。

那么,我们该如何解决呢?我已经指出了一些有用的资源。

  • 首先,在此Medium之后,@ Alex提出的repo code文章。
  • 第二种alexeybutyrev方法通过应用strip命令来减小库的大小而起作用。可以在github repo下找到这种方法,并提供了说明。
,

所以我永远无法弄清楚为什么它以这种方式失败了。我发现有效的解决方案是创建一个运行amazon linux的EC2实例,在其中安装和压缩库,然后保存到S3。详细说明请参见此处:

https://medium.com/@lucashenriquessilva/how-to-create-a-aws-lambda-python-layer-db2830e08b12

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