在AWS Lambda中，负载传输的大小是有限制的。具体来说，负载传输的大小限制是6MB（对于同步和异步调用）。

如果需要传输超过6MB的数据，可以使用以下方法：

1. 使用S3：将大型数据存储在AWS S3中，然后在Lambda函数中通过S3的URL进行引用。这样可以避免超过负载传输限制。

下面是一个示例代码，演示了如何使用S3进行数据传输：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    s3 = boto3.client('s3')
    
    # 上传数据到S3
    s3.put_object(Body=large_data, Bucket='my-bucket', Key='large_data.txt')
    
    # 获取S3对象URL
    s3_url = s3.generate_presigned_url('get_object', Params={'Bucket': 'my-bucket', 'Key': 'large_data.txt'}, ExpiresIn=3600)
    
    # 在Lambda函数中使用S3 URL进行引用
    # ...

2. 使用分块传输：如果需要在Lambda函数之间传输大型数据，可以使用分块传输的方式。将数据分成较小的块，并使用事件源（例如SNS或SQS）在Lambda函数之间传递这些块。每个Lambda函数处理一个块，并将结果传递给下一个Lambda函数，直到所有块都被处理完毕。

下面是一个示例代码，演示了如何使用SNS进行分块传输：

import boto3
import json

def lambda_handler(event, context):
    sns = boto3.client('sns')
    
    # 将大型数据分成较小的块
    data_blocks = split_large_data(large_data)
    
    for block in data_blocks:
        # 发布SNS消息，传递数据块
        sns.publish(
            TopicArn='arn:aws:sns:us-west-2:123456789012:my-topic',
            Message=json.dumps(block)
        )
    
    # ...

在接收方的Lambda函数中，可以使用SNS的触发器来处理接收到的块数据。

需要注意的是，分块传输可能会增加处理时间和复杂性，并且需要适当的处理和管理。