您可以尝试将所有私有程序包构建到单独的单个-层中，然后将自己的（单个）层与函数一起使用。 ...对您有用吗？ （没有层限制，它们只必须包含单个包/模块）

如果您的基本conda env也包含公共软件包，那么您也可以为该环境构建一个单独的层-因此，在您的函数中，您将包括两层-一层用于基本conda env，一层用于所有您的环境私人包裹。

使用我的代码，我将conda用于开发，但不用于部署。目前，我已经构建并使用了一个包含skimage的私有层，但是我将所有私有包都与lambda本身一起构建了，而不是将它们捆绑为一个层。但是我已经考虑过将来采用这种方式。

我还使用AWS的SAM进行构建和打包，这使事情变得容易得多。但是我不确定用conda而不是pip来实现它有多么容易。

Here's a post I did on using SAM to make layers-如果走那条路线可能会有所帮助（...您现在可以使用SAM来构建/安装层，但是需要一些扭转的手臂）