1. 使用Lambda的"handy img"或"AWS Lambda Custom Runtime"中的Amazon Linux 2 AMI作为构建环境，以确保构建的Cython扩展与Lambda运行时兼容。
2. 将要导入的模块以及所有依赖项打包为.zip文件，并将其上传到Lambda中。
3. 确保您在本地构建Cython扩展时使用的是相同的编译器和编译标志，以确保其与Lambda运行时兼容。
4. 检查是否在Cython扩展的setup.py中正确地指定了所有依赖项及其版本。
5. 确保Cython扩展的.so库已在ZIP文件中正确地放置在Lambda的根目录下。 下面是一个例子，演示了如何使用AWS训练TransX-2深度学习模型，并将整个依赖包上传到Lambda中：

# setup.py
from setuptools import setup, Extension
from Cython.Build import cythonize
import numpy

extensions = [Extension("model", ["model.pyx"], include_dirs=[numpy.get_include()])]
ext_modules = cythonize(extensions)

setup(name='my_package',
      version='0.0.1',
      description='My package description',
      ext_modules=ext_modules,
      zip_safe=False)

在打包好的.zip文件中，我们需要包括以下文件和目录：

my_package/
├── __init__.py
├── model.so
└── numpy/
    ├── ...

这样做可以确保您的Cython依赖与Lambda运行时兼容，并且可以正确地导入您的模块。