MeCab(+IPADIC) + Python3.8 を AWS Lambda 上で利用する - Qiita
2020年10月13日 Python3.8 に対応しました はじめに 形態素解析を行うライブラリ MeCab を用いたアプリケーションをサーバーレスな環境に乗せる機会があり、今後も増えてきそうなので自分用のメモの意味も含めその手順を記載しました。 MeCabをLambda上で実行するためには、Lambdaの実行環境と全く同じ環境でMeCabをビルドし、関数パッケージに含めてデプロイする必要があります。 今回は、DockerとLambdaビルド用のイメージを使って、簡単にMeCabをビルドする方法を紹介します。 ※下記のリポジトリよりクローンし、READMEの手順を実行すれば簡単に利用できます。 [GitHub] noyoikw/mecab-python3-lambda 各ファイルの解説 手順の前に、最終的なディレクトリの構成と各ファイルの役割について説明します。 ディレクトリ構成 このサン
AWS Lambda with Container Image で MeCab (NEologd) を動かしてみたCCT-recruit | CCT-recruit
ちなみにLambda with Container Imageによるメリットにはサイズ制限以外もりますが、今回は主にサイズ制限に着目しています。 LambdaでMeCabを利用する場合の課題 LambdaでMaCabを利用しようとした場合にファイルサイズ制限の影響を受けるのが辞書ファイルです。 MeCab本体のサイズはそこまで大きくないのですが、辞書にNEologdを利用するとビルド済みのバイナリデータのサイズが1GBを超えてきます。 ビルド時のオプションで登録単語数を減らしても700MB程度のバイナリデータになります。 1GBのバイナリデータとなるとLambda Layersのサイズ制限である250MBを軽く超えるため、今まではEFSを利用して解決するしかありませんでした。 といってもLambdaにEFSがマウント可能になったのが2020年6月なので「そんな処理はLambdaでやることじ
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MeCabのAPIをLambdaにデプロイする
