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# Créez une recette de construction de conda pour le Maya adaptateur
<a name="create-conda-recipe-maya-openjd"></a>

Le `maya-openjd` package fournit l'adaptateur qui s'intègre Maya aux soumissions de tâches de AWS Deadline Cloud (Deadline Cloud). Lorsque vous soumettez une tâche de Maya rendu à l'aide d'une interface graphique de soumission de Deadline Cloud, le `CondaPackages` paramètre est inclus à `maya-openjd` côté du `maya` package. L'adaptateur gère le lancementMaya, la communication des paramètres de rendu et la gestion du cycle de vie de l'application pendant une session de travail. Pour plus d'informations sur les adaptateurs, consultez la section Packages d'[adaptateurs.](conda-package.md#conda-package-adaptors)

## Comprendre la recette
<a name="maya-openjd-recipe-structure"></a>

L'[exemple de recette maya-openjd](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/maya-openjd) sur le GitHub site Web construit l'adaptateur à partir du package source [deadline-cloud-for-maya](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-for-maya) publié sur PyPI. Le fichier [recipe.yaml](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/conda_recipes/maya-openjd/recipe/recipe.yaml) sur le GitHub site Web installe le package à l'aide `pip` de l'environnement conda.

La recette dépend de Python et de deux autres packages du référentiel d'échantillons de Deadline Cloud que vous devez d'abord créer. Ces packages sont disponibles sur le GitHub site Web :
+ [deadline](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/deadline) — La bibliothèque cliente de Deadline Cloud.
+ [openjd-adaptor-runtime —](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/openjd-adaptor-runtime) Le moteur d'exécution de l'adaptateur Open Job Description.

Python et d'autres dépendances sont disponibles sur [conda-forge](https://conda-forge.org/) sur le site web de conda-forge, alors ajoutez-les `-c conda-forge` à la `rattler-build publish` commande lorsque vous créez le package adaptateur.

## Création du package d'adaptateurs
<a name="maya-openjd-build-package"></a>

Le `maya-openjd` package dépend de deux autres packages du référentiel d'échantillons de Deadline Cloud. Construisez les trois packages dans l'ordre à partir du `conda_recipes` répertoire. L'`-c conda-forge`option de chaque commande est de satisfaire les dépendances des recettes pour Python et les bibliothèques Python.

Créez le `deadline` package.

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

Créez le `openjd-adaptor-runtime` package.

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

Créez le `maya-openjd` package.

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

Pour les autres options de publication :
+ Pour publier sur un canal Amazon S3, consultez [Publier des packages sur un canal conda S3](publish-packages-s3-channel.md).
+ Pour automatiser les builds à l'aide d'une file d'attente de création de packages Deadline Cloud, voir [Automatiser les builds de packages avec Deadline Cloud](automate-package-builds.md).