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# Cree una receta de construcción de conda para Maya adaptador
<a name="create-conda-recipe-maya-openjd"></a>

El `maya-openjd` paquete proporciona el adaptador que se integra Maya con las solicitudes de trabajo de AWS Deadline Cloud (Deadline Cloud). Cuando envías un trabajo de Maya renderizado mediante una interfaz gráfica de usuario de Deadline Cloud, el `CondaPackages` parámetro se incluye `maya-openjd` junto con el `maya` paquete. El adaptador gestiona el inicioMaya, la comunicación de los parámetros de renderizado y la gestión del ciclo de vida de la aplicación durante una sesión de trabajo. Para obtener más información sobre los adaptadores, consulte Paquetes de [ adaptadores. ](conda-package.md#conda-package-adaptors)

## Comprender la receta
<a name="maya-openjd-recipe-structure"></a>

La receta de ejemplo de [ maya-openjd ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/maya-openjd) crea el adaptador a partir del paquete fuente [https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-for-maya](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-for-maya) deadline-cloud-for-maya publicado en PyPI. El recipe.yaml instala el paquete usando en el entorno conda. [https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/conda_recipes/maya-openjd/recipe/recipe.yaml](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/conda_recipes/maya-openjd/recipe/recipe.yaml) `pip`

La receta depende de Python y de otros dos paquetes del repositorio de muestras de Deadline Cloud que primero debes compilar:
+ [deadline](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/deadline): la biblioteca cliente de Deadline Cloud.
+ [openjd-adaptor-runtime](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/openjd-adaptor-runtime): el tiempo de ejecución del adaptador Open Job Description.

Python y otras dependencias están disponibles en [ conda-forge](https://conda-forge.org/), así que `-c conda-forge` agréguelas al comando cuando cree el paquete adaptador. `rattler-build publish`

## Construir el paquete adaptador
<a name="maya-openjd-build-package"></a>

El `maya-openjd` paquete depende de otros dos paquetes del repositorio de muestras de Deadline Cloud. Crea los tres paquetes en orden desde el `conda_recipes` directorio. La `-c conda-forge` opción de cada comando es satisfacer las dependencias entre recetas para Python y las bibliotecas de Python.

Crea el `deadline` paquete.

```
rattler-build publish deadline/recipe/recipe.yaml \
    --to file://$HOME/my-conda-channel \
    --build-number=+1 \
    -c conda-forge
```

Cree el `openjd-adaptor-runtime` paquete.

```
rattler-build publish openjd-adaptor-runtime/recipe/recipe.yaml \
    --to file://$HOME/my-conda-channel \
    --build-number=+1 \
    -c conda-forge
```

Cree el `maya-openjd` paquete.

```
rattler-build publish maya-openjd/recipe/recipe.yaml \
    --to file://$HOME/my-conda-channel \
    --build-number=+1 \
    -c conda-forge
```

Para otras opciones de publicación:
+ Para publicar en un canal de Amazon S3, consulte [ Publicar paquetes en un canal ](publish-packages-s3-channel.md) conda de S3.
+ Para automatizar las compilaciones mediante una cola de creación de paquetes de Deadline Cloud, consulte [ Automatizar las compilaciones de paquetes con Deadline Cloud. ](automate-package-builds.md)