训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？

在训练代码目录下放置 pip-requirements.txt 文件。

pip-requirements.txt文件命名支持以下4种格式，文档中以pip-requirements为例说明。

pip-requirement.txt
pip-requirements.txt
requirement.txt
requirements.txt

在训练启动文件被执行前，系统会执行如下命令，以安装用户指定的 Python Packages。

pip install -r pip-requirements.txt

代码目录位置请参考在代码目录下提供安装文件。
pip-requirements文件写法请参考安装文件规范。

在代码目录下提供安装文件

ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包，提供以下两种方式：

方式一（推荐使用）：在创建我的算法时，需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。
图1 创建我的算法
方式二：在使用“常用框架”创建训练作业时，需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。（该功能即将下线）
图2 使用常见框架创建算法

安装文件规范

请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件：

依赖包为开源安装包时

暂时不支持直接从github的源码中安装。

在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。

例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示：
```
|---模型启动文件所在OBS文件夹
     |---model.py               #模型启动文件。
     |---pip-requirements.txt   #定义的配置文件，用于指定依赖包的包名及版本号。
```
“pip-requirements.txt”文件内容如下所示：
```
alembic==0.8.6
bleach==1.4.3
click==6.6
```
依赖包为whl包时
如果训练后台不支持下载开源安装包或者使用用户编译的whl包时，由于系统无法自动下载并安装，因此需要在“代码目录”放置此whl包，同时创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“.whl”格式的文件。

例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件、whl包，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示：
```
|---模型启动文件所在OBS文件夹
     |---model.py               #模型启动文件。
     |---XXX.whl                #依赖包。依赖多个时，此处放置多个。
     |---pip-requirements.txt   #定义的配置文件，用于指定依赖包的包名。
```
“pip-requirements.txt”文件内容如下所示：
```
numpy-1.15.4-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
```

父主题： 编写训练代码

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