如何在使用ModelArts的时候构建自定义的python环境

很多同学在使用ModelArts进行训练的过程中，都会遇到一个困惑，就是ModelArts预置的镜像中的python环境已经非常全面，但有时候自己想装一个python包，这该怎么做呢？去ModelArts的文档寻找又很难快速的找到解决方法。那这里就介绍两个快速简便的方法来安装自己想要的python包，经小G亲测有效。

方法一：在自己的代码开头部分进行安装

大家都知道安装python包的快速命令是pip install，因此可以在自己的python训练代码的最开始，加上以下的代码：

import os

os.system('pip install Shapely')

import Shapely

后边就可以正常使用自己安装的包啦！

方法二：设置pip-requirements.txt

如果觉得方法一会影响代码的整体性和美观，我们还有第二种方法，即构建一个pip-requirements.txt文件，把想要的包写进去。

举个例子，如果用过ModelArts，都知道我们的代码是存在OBS桶当中，然后运行的代码py文件是其中之一，整个文件结构如下

obs://

|-- bucket_name

|--dir_name

|--code

|--train.py

|--pip-requirements.txt (optional)

|--your_standalone_pkg.whl (optional)

结构中的train.py是你要运行的训练代码。那么我们要做的就是在train.py的同目录下放置一个pip-requirements.txt的文件，以及你自己想要安装的whl包（可选）。其中pip-requirements.txt的内容格式如下：

package_a >= 0.1.0

package_b == 1.0.0

package_c

your_standalone_pkg.whl

这样，ModelArts就会将你在pip-requirements.txt中的所有包都安装上去啦。

尽情享受配置好的新环境吧！

人工智能

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