我应该如何在 AWS lambda 实现中处理 joblib 多处理？

我在 AWS 中有一个相对简单的线性回归 lambda。该函数被调用的每个实例日志都会显示以下内容：

/opt/python/sklearn/externals/joblib/_multiprocessing_helpers.py:38: UserWarning: [Errno 38] Function not implemented. joblib will operate in serial mode

warnings.warn('%s. joblib will operate in serial mode' % (e,))

我怀疑这是由于 sklearn 在 lambda（即“无服务器”）上运行并试图根据这个问题 https://stackoverflow.com/questions/2009278/python-multiprocessing-permission-denied and 这个 GH 问题 https://github.com/joblib/joblib/issues/391.

我还从 GH 了解到，这不是一个“可修复”的问题，在该硬件上部署这些依赖项时总会发生这种情况。我正在返回我的预期结果（尽管我目前已最大化默认的最小 lambda 内存 128mb）。

我的目标是控制警告，并知道是否有办法：

• 停止 sklearn 寻找多处理，从而防止发出警告
• capture 这个具体的警告并防止它从我的函数传递到 cloudwatch 日志中
• 如果两者都可能，从 aws 架构/pythonic 的观点来看，哪一个更可取？

建议的解决方案都不适合我。在这里深入研究 joblib 的源代码：https://github.com/joblib/joblib/blob/master/joblib/_multiprocessing_helpers.py https://github.com/joblib/joblib/blob/master/joblib/_multiprocessing_helpers.py，我发现了环境变量JOBLIB_MULTIPROCESSING这似乎控制 joblib 是否尝试使用多处理。

将其设置为0为我解决了问题。