如何控制和减少 FFmpeg 在 AWS Lambda 中使用的内存？

如何解决如何控制和减少 FFmpeg 在 AWS Lambda 中使用的内存？

我使用 FFmpeg 作为层设置了 AWS Lambda (Python 3.8)，将 .mov 文件重新打包到 HLS。这是我用来重新打包剪辑的命令：

/opt/ffmpeg -i file_name.mov -codec: copy -start_number 1 -hls_time 10 -hls_playlist_type vod -hls_list_size 0 -f hls -master_pl_name master_name.m3u8 master.m3u8

然后使用以下命令运行命令：

subprocess.run(ffmpeg_command,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE,preexec_fn=setlimits)

对于较小的文件（例如 5GB）一切正常，但我也需要它来处理最大 15GB 的文件。那是 Lambda 超时的时候，因为它用完了我设置为最大 10GB 的内存，而 FFmpeg 正在使用所有这些来重新打包大剪辑。

我试图通过使用 Python 资源模块来限制 FFmpeg 内存使用（如您所见 preexec_fn）这是函数：

def setlimits():
    resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS,(1048576,1048576))

但它没有帮助并导致 FFmpeg 根本没有运行...... 有没有办法控制 FFmpeg 内存使用？或者我可以升级我的 FFmpeg 命令以减少内存消耗？重新打包这些 .mov 文件的要点是不要改变它们的质量。