要将ONNX模型放在AWS Layers中，您需要执行以下步骤：

1. 安装ONNX Runtime库：

   pip install onnxruntime
   

2. 将ONNX模型导出为ONNX格式。例如，将模型保存为model.onnx文件。

3. 创建一个新的AWS Lambda函数。确保选择与您的应用程序和语言兼容的运行时。

4. 创建一个新的AWS Layers。在Lambda控制台的“图层”部分，单击“创建层”按钮。

5. 给图层提供一个名称，并选择与您的Lambda函数兼容的运行时。

6. 在“图层内容”部分，将ONNX模型文件（例如model.onnx）上传到图层。

7. 在Lambda函数代码中导入ONNX Runtime库，并使用图层中的模型文件进行推理。

   import onnxruntime
   
   def lambda_handler(event, context):
       # 创建ONNX运行时会话
       session = onnxruntime.InferenceSession('/opt/model.onnx')
   
       # 执行推理
       input_name = session.get_inputs()[0].name
       output_name = session.get_outputs()[0].name
       input_data = event['input']
       output_data = session.run([output_name], {input_name: input_data})
   
       return output_data
   

8. 将Lambda函数关联到图层。在Lambda控制台的“图层”部分，找到您创建的图层，并单击“管理层版本”。然后，单击“添加版本权限”按钮，并选择您的Lambda函数。

9. 部署和测试Lambda函数。您可以使用AWS Lambda控制台或AWS CLI来部署和测试函数。

现在，您的Lambda函数已经可以使用ONNX模型进行推理了，并且模型文件存储在AWS Layers中。