Requisitos de paquetes

• El tipo de paquete debe ser: distribución fuente (no se admiten distribuciones de tipo Wheel y Egg)
• El formato de archivo de paquete debe ser: .zip
• Cualquier dependencia de terceros para sus componentes personalizados debe ser instalable por ' pip y debe pasarse al argumento ' install_requires ' de la función ' setup de la biblioteca ' setuptools '.

Consulte: Creación de una distribución de origen

Almacenamiento del paquete personalizado

Debes tomar medidas adicionales cuando almacenes tu modelo entrenado en el repositorio watsonx.ai Runtime:

• Almacene su paquete personalizado en ' watsonx.ai Repositorio de tiempo de ejecución ' (utilice la función ' runtimes.store_library ' del cliente ' watsonx.ai ' Python, o el comando CLI en tiempo de ejecución ' store libraries ' watsonx.ai )
• Cree un objeto recurso en tiempo de ejecución que haga referencia a su paquete personalizado almacenado y, a continuación, ' almacenar el objeto de recurso en tiempo de ejecución en el repositorio en tiempo de ejecución ' watsonx.ai ' (utilice la función ' runtimes.store o el comando ' store runtimes ')
• Cuando almacenes tu modelo entrenado en el repositorio watsonx.ai Runtime, haz referencia a tu recurso runtime almacenado en los metadatos que se pasan a la función ' store_model (o al comando ' store )