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概要 AWSのlambda関数で、外部のライブラリを実行したい場合、昔は、デプロイパッケージに、利用するコードを全て含めてやる必要がありました。 ただ、pandasやscikit-learnなどの重量級のライブラリの場合、毎回アップロードするのは、きついものがあります。 例えば、pandas(依存関係のあるnumpyなども含む)だと、圧縮状態で35Mbyteほどあります。 そこで、AWS Lambda layersの出番です。 これを使うことで、外部ライブラリのアップロードは、1回で済む様になり、自分で書いた部分のみを更新していけば良いことになります。 また、他のlambda関数でも使い回し可能です。 docs.aws.amazon.com 手順 以下、pandasを例にした手順です。 とりあえず、lambda関数の実行環境を確認します。 19年2月現在は、以下の通りでした。 Python