Azure函数应用程序在几秒钟后停止响应，导致超时

我正在尝试将spark nlp作为azure函数运行

我有一个使用docker容器运行的函数应用程序。我的函数应用程序代码是在python上运行的，我在运行pyspark时也安装了java。我在一个函数中使用python的flask来处理传入的请求

函数应用程序启动且容器运行后，在开始的几秒钟内，我会收到API调用的响应，但在几秒钟后（~15-20秒），由于服务器没有响应，API调用开始超时

功能应用程序正在专用应用程序服务计划上运行，并设置为“始终打开”

这种行为的原因是什么

以下是我的功能应用程序代码：

import logging
import azure.functions as func

# Imports for Spark-NLP
import os
import sys

sys.path.append('/home/site/wwwroot/contextSpellCheck/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7/python')
sys.path.append('/home/site/wwwroot/contextSpellCheck/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip')

import sparknlp
from sparknlp.annotator import *
from sparknlp.common import *
from sparknlp.base import *
from sparknlp.annotator import *

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

spark = sparknlp.start()
documentAssembler =  DocumentAssembler().setInputCol("text").setOutputCol("document")
tokenizer = RecursiveTokenizer().setInputCols(["document"]).setOutputCol("token").setPrefixes(["\"", "(", "[", "\n"]).setSuffixes([".", ",", "?", ")", "!", "'s"])
spellModel = ContextSpellCheckerModel.load("/home/site/wwwroot/contextSpellCheck/spellcheck_dl_en_2.5.0_2.4_1588756259065").setInputCols("token").setOutputCol("checked")
finisher = Finisher().setInputCols("checked")
pipeline = Pipeline(stages=[documentAssembler, tokenizer, spellModel, finisher])
empty_ds = spark.createDataFrame([[""]]).toDF("text")
lp = LightPipeline(pipeline.fit(empty_ds))

@app.route('/api/testFunction', methods = ['GET', 'POST'])
def annotate():
    global lp
    if request.method == 'GET':
        text = request.args.get('text')
    elif request.method == 'POST':
        req_body = request.get_json()
        text = req_body['text']
    return lp.annotate(text)


def main(req: func.HttpRequest, context: func.Context) ->     func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')
    return func.WsgiMiddleware(app).handle(req, context)

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可能是您正在为每个请求创建管道。您有一个包含多种语言的堆栈，可能其中一个库具有此功能

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请参阅

中的“避免创建大量管道”一节，谢谢@shirazbhaiji的建议。但事实似乎并非如此。我在flask应用程序代码中的函数外有管道声明，它只执行一次。