在Lambda函数内部使用异步编程模型，以便在响应HTTP请求之前，马上释放Lambda的执行上下文，从而减少Lambda函数执行的时间。这对于IO密集型计算很有效，也就是说，当Lambda需要从外部API加载数据或响应时。

以下是一个Python代码示例，展示了如何将Lambda函数异步化，以减少API网关和Lambda之间的延迟：

import asyncio
import boto3
import json

s3 = boto3.client('s3')
loop = asyncio.get_event_loop()

async def handler(event, context):
    # 从S3中加载数据。
    data = await loop.run_in_executor(None, s3.get_object, Bucket='bucket-name', Key='object-key')
    content = data['Body'].read().decode('utf-8')

    # 响应载荷。
    body = json.dumps({"message": "Hello, world!"})

    response = {
        "statusCode": 200,
        "headers": {
            "Content-Type": "application/json"
        },
        "body": body
    }

    return response

通过使用async/await关键字和asyncio库，可以将Lambda函数的特定操作异步化。例如，在上面的示例中，我们使用了loop.run_in_executor方法，它从外部资源加载了数据。该方法使用Python的标准库concurrent.futures模块来实现，并可在异步上下文中按需使用。这样，我们就可以将数据加载操作“委托”给I/O密集型支持库，而无需阻塞Lambda函数的执行，从而显著减少了API网关和Lambda之间的延迟。