gcloud平台培训：是否可以使用私有存储库作为依赖项

Question

在为Google的AI平台开发培训包时，我希望使用私有github存储库中的custom dependencies（每个存储库都有一个setup.py）。使用^{}命令指定这些依赖项的选项有哪些

我在文档（adding custom dependencies）中找到的唯一方法是首先为依赖项创建sdist和/或wheel二进制包（例如dep1.tar.gz和/或dep2.whl），然后使用：

gcloud ai-platform jobs submit training $JOB_NAME \
    --staging-bucket $PACKAGE_STAGING_PATH \
    --package-path /Users/mluser/models/faces/trainer \
    --module-name $MAIN_TRAINER_MODULE \
    --packages /gcp-storage/url/or/path/to/dep1.tar.gz, /gcp-storage/url/or/path/to/dep2.whl \
    --region us-central1 \
    -- \
    --user_first_arg=first_arg_value \
    --user_second_arg=second_arg_value

据我所知，只有使用^{}选项才能从本地文件夹或gcp bucket使用sdist/wheel格式的包

但是，这使得在可编辑/开发模式下本地处理这些依赖项变得很困难，因为每次更改后都需要构建它们（例如python setup.py bdist_wheel），以便为下一次培训运行获取更新的.whl文件

有没有办法直接指定私有git repo的URL（包括私有repo所需的凭据）或指定本地源目录

还是在虚拟机中使用custom container或训练更好，以防我仍然在可编辑/开发模式下使用依赖项