机器学习PAI在easyrec里自定义了一些逻辑，pai上做分布式训练的时候如何让这个第三方包生效？

在阿里云机器学习PAI中使用第三方库或自定义逻辑的方式一般有两种：安装依赖包和修改训练脚本。

如果你在easyrec中已经添加了自定义逻辑，那么可以考虑直接将整个easyrec项目打包成Python egg文件，并上传到PAI服务中。然后，在你提交的作业中引入该egg文件并在作业脚本中使用对应的模块即可。具体步骤如下：

1. 在easyrec项目根目录下使用python setup.py bdist_egg命令打包成egg文件。

2. 在PAI数据管理页面中创建一个数据集，将egg文件上传到该数据集中。

3. 在你的PAI训练作业中，选择相应的计算环境，并在作业配置页面的“启动命令”处加入以下代码：

--python-archive ${dataset_path}/your-eggs.egg

其中${dataset_path}表示该数据集的挂载路径，在作业启动时会被替换为实际的路径。这个选项告诉PAI从指定的egg文件加载依赖包。

1. 在训练作业脚本中通过import语句引入easyrec项目中的模块并使用它们。

使用第三方库进行分布式训练需要考虑到以下一些问题：

1. 第三方库是否支持分布式训练，是否能够正确地处理并行计算和通信？

2. 依赖包的版本问题，不同版本之间是否存在兼容性问题？是否需要手动安装依赖包的完整依赖库？

3. 是否需要对训练脚本进行修改以适应自定义逻辑？如何将自定义逻辑整合到原有训练逻辑中？

因此，在使用第三方库进行分布式训练时，建议遵循最佳实践和安全规范，确保软件稳定性和安全性。同时，也需要对项目的可维护性和扩展性进行评估和设计，以满足实际业务需求。

如果您在 EasyRec 中自定义了一些逻辑，并且需要在机器学习 PAI 平台上进行分布式训练，可以通过以下步骤让第三方包生效：

1. 打包自定义逻辑：将自定义逻辑打包成一个 Python 包，并将其发布到 PyPI 或者其他私有仓库中，以便在机器学习 PAI 平台上使用。

2. 安装自定义逻辑：在机器学习 PAI 平台上的训练环境中安装自定义逻辑的 Python 包。可以在训练任务的脚本中添加安装命令，例如：

   pip install <your_custom_package>

3. 导入自定义逻辑：在训练任务的脚本中导入自定义逻辑的模块或函数，以便在训练过程中使用。例如：

   from <your_custom_package> import <your_custom_module_or_function>

4. 在分布式训练中使用自定义逻辑：在分布式训练的脚本中使用导入的自定义逻辑模块或函数，例如：

   model = <your_custom_module_or_function>(...)

将第三方包拷贝到pai_jobs目录下, 然后在这里加上目录名: https://github.com/alibaba/EasyRec/blob/master/pai_jobs/deploy_ext.sh#L124, 执行sh deploy_ext.sh -G -V ${new_version} ，然后重新部署一下，参考这个文档: https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/release.html#pai-max-compute-easyrec，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”