无法防止Azure函数Python冷启动

Question

我现在搞不清楚怎么才能在专用或高级计划中完全避免 Azure 函数的冷启动。我有一个机器学习的函数，它根据输入数据返回预测结果。我尝试过以下方法：

• 使用 Python V2 模型，把所有代码放在同一个 .py 文件里（比如，把所有依赖一起加载）
• 使用 warmupTrigger（这个也会调用预测函数，以便模型被加载和预热）
• 交换 warmup 触发器（防止在交换时出现冷启动）
• 健康检查，尝试不同的参数组合，比如 WEBSITE_HEALTHCHECK_MAXPINGFAILURES 和 WEBSITE_HEALTHCHECK_MAXUNHEALTHYWORKERPERCENT
• 调整 FUNCTIONS_WORKER_PROCESS_COUNT 和 PYTHON_THREADPOOL_THREAD_COUNT
• 在预测时使用异步处理
• 在高级计划中使用预热实例

我在函数应用脚本中添加了一个 UUID，这样每个 Python 工作进程都有一个我可以跟踪的 UUID。我使用的是 EP3 计划，有 4 个 Python 工作进程（FUNCTIONS_WORKER_PROCESS_COUNT=4），我发现 warmup 函数在扩展时只在 2 个工作进程上被调用。这意味着在另外 2 个没有预热的工作进程上，前几次调用需要 5-10 秒才能完成，这就是冷启动。

我还尝试把 FUNCTIONS_WORKER_PROCESS_COUNT 设置为 1，使用异步处理函数调用，然后把线程数设置为 4。不过，这样似乎没有达到预期效果，没能充分利用 vCPU 的能力，所以扩展效果不好。

我还能做些什么来完全避免在有多个 Python 工作进程的 Python Azure 函数中出现冷启动呢？我注意到有一个共享内存的预览功能，但不确定这是否能解决问题，或者还有其他什么方法可以尝试。