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AI开发平台MODELARTS-代码目录:训练代码中引用python依赖包应该如何设置？

训练代码中引用python依赖包应该如何设置？您需要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。 “代码目录”的结构如下所示 |---代码目录 |---model.py #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 如果您的依赖包不是开源安装包，系统无法自动下载并安装，您需要在“代码目录”放置您编译的whl包。示例请参考常见问题。

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AI开发平台MODELARTS-代码目录:解释说明

解释说明算法代码存储的OBS路径。训练代码、依赖安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。代码目录下不能存在他人上传的文件和目录，也不能存在无关的文件和目录，否则可能导致失败。请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台，可能会有下载失败的风险。训练作业创建完成后，ModelArts会将代码目录及其子目录下载至训练后台容器中。例如：OBS路径“obs://obs-bucket/training-test/demo-code”作为代码目录，OBS路径下的内容会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录，用户可以根据实际修改。编程语言不限。文件数（含文件、文件夹数量）不超过1000个。文件总大小不超过5GB。

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