当在AWS Lambda中使用S3存储的Pickled模型时，如果模型涉及其他Python模块，则需要在Lambda函数代码中手动导入这些模块，以确保它们可用。这些模块可能包含在您的Lambda函数包中，也可能是通过pip安装的依赖项。

以下是一个示例：

import boto3
import pickle
import importlib.util

def lambda_handler(event, context):

    s3 = boto3.client('s3')

    # Download the pickled model from S3
    s3.download_file('bucket_name', 'model.pkl', '/tmp/model.pkl')

    # Load the pickled model
    with open('/tmp/model.pkl', 'rb') as f:
        model = pickle.load(f)

    # Import required dependencies
    for dep in model.dependencies:
        spec = importlib.util.find_spec(dep)
        if spec is None:
            raise ImportError(f"Failed to find module {dep}")
        module = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(module)

    # Use the model
    result = model.predict(event['data'])

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': result
    }

在上面的示例中，我们只需将模型文件从S3下载到/tmp目录下，然后使用pickle模块加载模型，接下来则通过循环遍历模型的依赖项列表，并动态导入相应的模块。

在这个例子中，任何与模型相关的依赖项都将自动导入，无需手动指定它们。