在 ML 模型中使用定制组件的需求
您可以在作为联机部署部署在 IBM Watson Machine Learning 中部署的模型中定义自己的变换器，估计量，函数，类和张量操作。
定义和使用定制组件
要在模型中使用定制组件，需要将定制组件打包在 Python 分发包中。
软件包需求
- 包类型必须为: source distribution (不支持类型为 Wheel 和 Egg 的分发)
- 软件包文件格式必须为：
.zip - 定制组件的任何第三方依赖关系都必须可由
pip安装，并且必须传递到setuptools库的setup函数的install_requires自变量。
请参阅: 创建源分发
支持的框架
这些框架支持定制组件:
- Scikit-learn
- XGBoost
- Tensorflow
- Python 函数
- Python 脚本
- Decision Optimization
有关更多信息，请参阅 支持的框架
父主题: 定制部署运行时