在部署到AWS Lambda时遇到大小限制和包不兼容的问题，可以采取以下解决方法：

1. 减小Lambda函数的代码大小：

   • 删除不必要的文件和依赖项。
   • 使用压缩工具（如zip或tar）来将代码和依赖项压缩为一个文件。
   • 通过将依赖项从本地代码库中分离出来，并使用Lambda Layers进行部署，以减小函数本身的大小。

2. 使用Lambda Layers来管理依赖项：

   • 将依赖项（如numpy）打包为一个Layer。可以在本地环境中安装依赖项，然后将其打包为.zip文件，并在AWS Lambda控制台上创建一个Layer。
   • 在Lambda函数中将Layer与函数关联，以便可以在函数中使用依赖项。

以下是一个使用Lambda Layers解决包不兼容问题的示例：

1. 在本地环境中安装numpy：

   pip install numpy -t ./numpy_layer
   

2. 将numpy打包为一个.zip文件：

   cd numpy_layer
   zip -r numpy_layer.zip .
   

3. 在AWS Lambda控制台上创建一个新的Layer，上传numpy_layer.zip文件。

4. 创建一个Lambda函数，并将Layer与函数关联。

5. 在Lambda函数中导入numpy并使用它：

   import numpy as np
   
   def lambda_handler(event, context):
       # 使用numpy进行计算
       ...
   

通过使用Lambda Layers，将numpy包从函数代码中分离出来，并且在部署时不会受到函数大小限制的影响。