在阿里函数计算中,我通过仓库导入应用,内网Gitlab仓库类型,是不是要在别处申明啊?[阿里云Serverless]

在阿里函数计算中,我通过仓库导入应用,内网Gitlab仓库类型,我的代码之前是python项目,根目录下带有dockerfile和requirement文件,新建s.yaml时,我选择python3.10,部署后执行,报
ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’
但这个我在requirements有声明引入,是不是要在别处申明?requirement申明了,流水线中有执行pip install这个没有,在哪设置Gitlab之前的一个python代码项目,过去是通过docker部署到ecs上的,现在通过函数计算->创建应用->通过仓库导入应用->Gitlab私有仓库到达。

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2 条回复 A 作者 M 管理员
  1. 在requirement里面声明了么。另外,在流水线中有执行pip install -r requirement.txt 的操作么。或者执行s build 操作。https://help.aliyun.com/zh/fc/overview-3?spm=a2c4g.11186623.0.0.7482402f37I9nH。此回答来自钉群阿里函数计算官网客户。

  2. 问题一:

    在阿里云函数计算中,当您通过仓库导入应用时,需要确保您的代码和依赖项已经正确地打包到容器镜像中。根据您提供的信息,您在根目录下有dockerfilerequirements.txt文件,这是一个很好的开始。

    首先,请确保您的Dockerfile正确配置了Python 3.10环境以及安装了所有必要的依赖项。例如,您可以使用以下Dockerfile作为参考:

    # 使用官方 Python 3.10 基础镜像FROM python:3.10-slim# 设置工作目录WORKDIR /app# 将当前目录内容复制到容器的 /app 目录ADD . /app# 安装依赖项RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt# 使端口 80 可供此应用程序使用EXPOSE 80# 定义环境变量ENV NAME World# 运行 app.py 时,容器会启动 uWSGI 服务器,并运行 app.pyCMD ["uwsgi", "app.py"]

    然后,请确保您的requirements.txt文件中包含了所有必要的依赖项,例如:

    torch==1.9.0

    最后,请确保您的s.yaml文件中指定了正确的Python版本(在本例中为Python 3.10)。如果您已经按照上述步骤操作,但仍然遇到问题,请检查以下几点:

    1. 确保您的Gitlab仓库中的代码和依赖项已正确打包到容器镜像中。
    2. 确保您的函数计算服务使用的是正确的容器镜像。您可以在函数计算控制台的“部署与日志”页面查看正在使用的容器镜像。
    3. 如果问题仍然存在,请尝试手动创建一个包含相同代码和依赖项的新容器镜像,并将其部署到函数计算服务中,以排除其他潜在问题。

    问题二:

    阿里云函数计算目前不支持直接使用Docker镜像部署函数。但是,您可以通过以下方法间接使用Docker镜像:

    1. 首先,将您的项目打包成一个Docker镜像。例如,您可以使用一个名为Dockerfile的文件来构建镜像:
    # 使用官方 Python 3.10 基础镜像FROM python:3.10-slim# 设置工作目录WORKDIR /app# 将当前目录内容复制到容器的 /app 目录ADD . /app# 安装依赖项RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt# 使端口 80 可供此应用程序使用EXPOSE 80# 定义环境变量ENV NAME World# 运行 app.py 时,容器会启动 uWSGI 服务器,并运行 app.pyCMD ["uwsgi", "app.py"]

    然后,使用以下命令构建Docker镜像:

    docker build -t your-image-name .
    1. 然后,将构建好的Docker镜像推送到阿里云容器镜像服务(Container Registry)或其他支持的容器镜像仓库。例如:
    docker push your-registry-domain/your-image-name:latest
  3. 要解决这些问题,请参照以下步骤:

    1. 确保 GitLab 私有仓库中的 Dockerfile 和 requirements.txt 文件格式正确,并且在 .gitignore 文件中忽略它们;
    2. 在 YAML 文件中定义 dependencies 字段,使用 build args 设置 Dockerfile 和 requirements.txt 文件的路径;
    3. 安装 PyPI 库:在 Dockerfile 中运行 pip install -r requirements.txt 以安装依赖项;
    4. 在函数计算控制台上定义镜像来源:在 Pipeline 配置中,可以选择现有的镜像来源,也可以自定义 Docker 镜像;
    5. 如果 Dockerfile 中有特殊需求,请使用 pip 来安装 PyPI 库。