Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # Encoder un film à partir de la sortie d'une autre tâche de Deadline Cloud avec FFmpeg Le bundle de tâches [ffmpeg\_movie\_from\_job\_output](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/ffmpeg_movie_from_job_output) télécharge le résultat rendu d'un autre travail terminé dans la même file d'attente et code la séquence d'images dans une vidéo MP4 à l'aide de FFmpeg. Utilisez-le comme utilitaire de post-traitement, par exemple pour assembler automatiquement des images dans un film après la fin d'une tâche de rendu avec Blender ou Maya. Pour le codage d'une séquence d'images locale (pas de téléchargement de la tâche source), consultez. [Encodez une vidéo avec FFmpeg sur Deadline Cloud](examples-jb-ffmpeg-encode.md) Un hook de pré-soumission (`inject_s3_settings.py`) s'exécute au moment de la soumission sur votre poste de travail et recherche la configuration du bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) rattaché aux tâches de la file d'attente. Le hook écrit les paramètres dans un fichier JSON qui est chargé sous forme de pièce jointe à une tâche, afin que le travailleur puisse télécharger des fichiers depuis Amazon S3 sans avoir besoin des autorisations de l'API Deadline Cloud sur le rôle de file d'attente. Sur le worker, la tâche utilise l'API `deadline.job_attachments` Python pour télécharger le résultat de la tâche source, puis exécute FFmpeg pour encoder les images au format H.264 MP4 avec les métadonnées de l'espace BT.709 colorimétrique. Les bundles hooks sont désactivés par défaut. Activez-les une fois avant de les soumettre : ``` deadline config set settings.allow_bundle_hooks true ``` La tâche nécessite FFmpeg provenant du canal `conda-forge` conda. La tâche source et cette tâche doivent se trouver dans la même file d'attente, car elles partagent les mêmes pièces jointes au bucket Amazon S3. Soumettez avec l'ID de la tâche source : ``` deadline bundle submit ffmpeg_movie_from_job_output/ \ -p SourceJobId={{job-id}} \ -p FrameRate=30 \ -p OutputFilename=my_render.mp4 ``` Pour limiter le téléchargement à la sortie d'une seule étape, passez également`SourceStepId`.