当AWS Lambda函数在本地实例上工作但超时时，可以尝试以下解决方法：

1. 增加函数的超时时间：默认情况下，AWS Lambda函数的超时时间为3秒。如果函数处理的任务比较耗时，可以尝试增加函数的超时时间。使用以下代码示例可以将超时时间设置为5秒：

import boto3

client = boto3.client('lambda')

response = client.update_function_configuration(
    FunctionName='your-function-name',
    Timeout=5
)

2. 检查函数的资源配置：如果函数处理的任务需要更多的内存或CPU资源，可以尝试增加函数的资源配置。使用以下代码示例可以将函数的内存设置为512MB：

import boto3

client = boto3.client('lambda')

response = client.update_function_configuration(
    FunctionName='your-function-name',
    MemorySize=512
)

3. 检查网络连接：如果函数需要与外部服务进行通信，确保本地实例上的网络连接正常。可以使用以下代码示例测试网络连接：

import urllib.request

def lambda_handler(event, context):
    try:
        urllib.request.urlopen('http://example.com', timeout=5)
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': 'Network connection is working'
        }
    except Exception as e:
        return {
            'statusCode': 500,
            'body': 'Network connection failed: ' + str(e)
        }

4. 检查函数的日志输出：在AWS Lambda控制台中查看函数的日志输出，可能会提供有关函数超时的更多信息。确保函数的日志输出没有错误或异常。

5. 检查函数的代码逻辑：检查函数的代码逻辑是否存在无限循环或长时间运行的任务，这可能导致函数超时。

如果上述方法都无法解决问题，可以尝试联系AWS支持团队寻求进一步的帮助。