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# Pon a prueba tus paquetes con un Maya trabajo de renderizado
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Después de crear los `maya-openjd` paquetes MayaMtoA, y, puede probarlos con un trabajo de renderizado. El repositorio de muestras de Deadline Cloud contiene un [ tocadiscos con el paqueteMaya/Arnold](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/turntable_with_maya_arnold)job que renderiza una animación usando Maya y. Arnold El paquete de trabajos también usa FFmpeg para codificar un vídeo, que está disponible en el canal. `conda-forge`

## Pruebas a nivel local
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Puede ejecutar la plantilla de trabajo en su estación de trabajo mediante la CLI de [ Open Job Description. ](https://github.com/OpenJobDescription/openjd-cli#readme) Instale la CLI con`pip`.

```
pip install openjd-cli
```

Desde el `job_bundles` directorio del repositorio de muestras, ejecute el siguiente comando. El `ErrorOnArnoldLicenseFail=false` parámetro indica Arnold que se renderice con marcas de agua en lugar de fallar cuando no hay ninguna licencia disponible.

```
openjd run turntable_with_maya_arnold/template.yaml \
    --environment ../queue_environments/conda_queue_env_pyrattler.yaml \
    -p CondaPackages="maya maya-mtoa maya-openjd ffmpeg" \
    -p CondaChannels="file://$HOME/my-conda-channel conda-forge" \
    -p ErrorOnArnoldLicenseFail=false \
    -p FrameRange=1-5
```

La `--environment` opción aplica el entorno de cola de conda, que crea un entorno virtual de conda con los paquetes especificados en. `CondaPackages` El `CondaChannels` parámetro incluye tanto el canal local para sus paquetes personalizados como para. `conda-forge` `ffmpeg` Si ha publicado en un canal de Amazon S3 en lugar de en un canal local, sustituya la `file://` ruta por la URL de su `s3://` canal.

Cuando se complete el trabajo, la salida renderizada estará en el `turntable_with_maya_arnold/output/` directorio.

## Probando en Deadline Cloud
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Tras configurar la cola de producción para que utilice el canal conda de Amazon S3, envíe el trabajo de renderizado a Deadline Cloud. Añada el `conda-forge` canal al `CondaChannels` parámetro de su entorno de cola de conda para proporcionar una fuente `ffmpeg` y las dependencias de Python que necesita el adaptador. Desde el `job_bundles` directorio del repositorio de muestras, ejecute el siguiente comando.

```
deadline bundle submit turntable_with_maya_arnold
```

Utilice el monitor Deadline Cloud para realizar un seguimiento del progreso del trabajo. En el monitor, seleccione la tarea para el trabajo y elija ** Ver registros**. Seleccione la acción ** Iniciar ** sesión de conda para comprobar que los `maya-openjd` paquetes `maya``maya-mtoa`, y se encontraron en el canal Amazon S3.