Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Mesin Epic Unreal
Unreal Engine adalah alat pembuatan 3D real-time untuk visual photoreal dan pengalaman imersif. Unreal Engine didukung oleh Deadline Cloud dengan pengirim, paket conda, dan adaptor untuk meningkatkan kinerja rendering. Panduan ini memberikan petunjuk langkah demi langkah untuk menggunakan Deadline Cloud dengan Unreal Engine untuk membuat proyek Movie Render Queue Anda lebih cepat dengan mendistribusikan tugas rendering di beberapa mesin.
## Ikhtisar dukungan
Unreal Engine didukung oleh komponen-komponen berikut:
+ **Pengirim**: Plugin pengirim terintegrasi untuk pengiriman pekerjaan langsung dari Unreal Engine dengan adegan otomatis dan deteksi aset.
+ **Paket Conda**: Deadline Cloud untuk instalasi otomatis pada armada yang dikelola layanan.
+ **Adaptor**: Sebuah program pada host pekerja yang membuat aplikasi tetap dimuat di antara tugas untuk rendering yang lebih cepat dan laporan menghasilkan kemajuan.
+ **Cross-platform kompatibilitas**: Dukungan pengirim dan pekerja hanya untuk Windows.
+ **Integrasi Antrian Render Film**: Dukungan untuk sistem Antrian Render Film Unreal.
## Kompatibilitas versi Unreal Engine
Tabel berikut menunjukkan level dukungan saat ini untuk versi Unreal Engine:
| Versi Utama | Dukungan Pengirim | Dukungan Conda |
| --- | --- | --- |
| 5.4 | Windows | Windows |
| 5.5 | Windows | Windows |
| 5.6 | Windows | Windows |
| 5.7 | Windows | Windows |
| 5.8 | Windows | Windows |
## Batas Waktu Saluran Cloud Conda
Tabel berikut mencantumkan semua paket conda yang berlaku untuk Unreal Engine yang tersedia untuk armada Service-managed di saluran conda: `deadline-cloud`
| OS | Paket | Versi |
| --- | --- | --- |
| Windows | mesin tidak nyata | 5.4 |
| Windows | mesin tidak nyata | 5.5 |
| Windows | mesin tidak nyata | 5.6 |
| Windows | mesin tidak nyata | 5.7 |
| Windows | mesin tidak nyata | 5.8 |
| Windows | unreal-engine open-time | |
## Memulai
### Prasyarat
Sebelum menginstal submitter Unreal Engine, pastikan Anda memiliki yang berikut:
+ Stasiun kerja Windows (Windows 10 atau lebih baru)
+ Versi Unreal Engine yang didukung diinstal
+ Monitor Deadline Cloud diinstal ([unduh di sini](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/monitor-onboarding.html))
+ Akses ke farm Deadline Cloud dengan armada yang dikelola layanan GPU-enabled Windows atau armada yang dikelola pelanggan dengan Unreal Engine, adaptor Unreal Engine, dan pengaturan lisensi
## Memasang pengirim
Pengirim Unreal Engine menambahkan fungsionalitas Deadline Cloud sebagai plugin ke Unreal Engine, memungkinkan Anda mengirimkan pekerjaan Movie Render Queue Anda langsung ke Deadline Cloud untuk rendering.
### Memilih cabang Anda
Pilih cabang yang sesuai untuk penerapan Anda:
| Cabang | Stabilitas | Kasus penggunaan | Direkomendasikan untuk |
| --- | --- | --- | --- |
| melepaskan | Stabil | Produksi | Sebagian besar pengguna |
| jalur utama | Fitur terbaru | Pengembangan dan pengujian | Pengguna tingkat lanjut |
**Tip**
Gunakan ** cabang ** rilis untuk lingkungan produksi untuk memastikan stabilitas.
### Membuat instance Windows Amazon EC2 baru untuk menginstal Unreal (opsional)
Jika Anda menyiapkan instans Amazon Elastic Compute Cloud (WindowsAmazon EC2) baru sebagai pengirim, instans g5.2xlarge dengan penyimpanan 200 GB adalah minimum yang wajar:
1. Luncurkan instans Amazon EC2 dengan Profil Instans yang valid. Profil diperlukan untuk mengunduh driver NVIDIA GRID seperti yang diinstruksikan di bawah ini.
1. Unduh Epic Installer dan instal versi Unreal Engine yang didukung (5.4 hingga 5.8).
+ UE 5.5 memiliki bug crash yang diketahui saat berjalan dengan plugin DirectX 11 (lihat masalah UE \#UE-276282). Jika Anda memerlukan dukungan DirectX pada UE 5.5, gunakan DirectX 12 atau yang lebih baru.
1. Driver NVIDIA GRID - Ikuti petunjuk instalasi [ Windows](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/install-nvidia-driver.html#nvidia-GRID-driver).
### Jalur panjang Windows
Banyak langkah di bawah ini dapat membuat file yang melebihi panjang jalur maksimum Windows default. Sebelum Anda membangun dan menginstal Deadline Cloud for Unreal Engine submitter atau adaptor pada mesin Windows, kami sarankan Anda mengaktifkan dukungan jalur panjang Windows. Untuk melakukan ini, ikuti instruksi pada [ halaman pembatasan jalur file ](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/fileio/maximum-file-path-limitation?tabs=registry) maksimum, misalnya dengan menjalankan [ PowerShell perintah](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/fileio/maximum-file-path-limitation?tabs=powershell#tabpanel_1_powershell).
Ada juga masalah [ terbuka pada agen pekerja yang ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-worker-agent/issues/520) disebabkan oleh ketergantungan yang tidak dikirimkan dikonfigurasi untuk mendukung jalur panjang Windows. Saat Anda mengatur pekerja Anda, ikuti langkah-langkah solusi dalam masalah tertaut untuk sepenuhnya mendukung jalur panjang Windows hingga masalah teratasi.
### Memasang alat build
Plugin Unreal submitter saat ini harus dikompilasi secara lokal.
1. Instal Visual Studio menggunakan [ Visual Studio Installer](https://visualstudio.microsoft.com/).
1. Verifikasi Visual Studio dan versi alat build Anda kompatibel dengan versi Unreal Anda dengan memeriksa tabel [ kompatibilitas ](https://dev.epicgames.com/documentation/en-us/unreal-engine/setting-up-visual-studio-development-environment-for-cplusplus-projects-in-unreal-engine?application_version=5.5) Epic.
1. Di bawah Komponen ** ** Individu, pastikan bahwa versi alat build MSVC yang dipilih (“Terbaru” secara default) cocok dengan versi yang disarankan dalam tabel. Meskipun panduan kompatibilitas mungkin menyarankan versi “atau yang lebih baru”, kesalahan build terkadang terjadi saat menggunakan versi yang lebih baru daripada yang terdaftar sebagai “disarankan”.
1. Di bawah ** Komponen ** Individu, pilih SDK.NET Framework terbaru (4.6.1 dan 4.8.1 telah diverifikasi).
1. Di bawah ** beban kerja**, pilih Peng ** embangan desktop dengan C\+\+**.
### Memasang Deadline Cloud monitor
Monitor Deadline Cloud digunakan untuk mengelola kredenSIAL Anda untuk mengirimkan pekerjaan ke Deadline Cloud dan memantau status pekerjaan Anda.
1. Ikuti petunjuk pemasangan monitor Dead [ line Cloud](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/submitter.html#install-deadline-cloud-monitor).
1. Masuk.
### Pengaturan lingkungan
1. (Jika belum diinstal) Instal versi terbaru Python untuk semua pengguna (diverifikasi dengan 3.12).
1. Pastikan variabel lingkungan Anda diatur dengan benar. Dalam Variabel Lingkungan Sistem, PATH Anda harus mencakup:
+ Jalur ke instalasi Python Anda (misalnya,`C:\Program Files\Python312`).
+ Jalur ke folder Skrip Python Anda (misalnya,`C:\Program Files\Python312\scripts`).
+ Jalur ke binari Unreal Anda (misalnya,`C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Binaries\Win64`).
### Instalasi perangkat lunak Deadline Cloud
Kloning atau unduh `deadline-cloud-for-unreal-engine` dari cabang rilis atau jalur utama, tergantung pada apakah Anda menginginkan rilis terbaru yang diuji atau semua commit terbaru.
```
git clone https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-for-unreal-engine.git
cd deadline-cloud-for-unreal-engine
git switch release
```
### Opsional - Membangun dan menginstal plugin dengan skrip
Sebuah skrip pembantu secara `scripts/build_plugin.py` opsional mengotomatiskan dua langkah berikutnya. Ini mencoba untuk menemukan versi terbaru dari Unreal, membangun plugin dan dependensi Python Anda, dan menginstalnya di lokasi yang benar. Anda dapat mengganti pengaturan seperti versi Unreal. Untuk melihat daftar bantuan lengkap, jalankan:
```
python scripts/build_plugin.py -h
```
Untuk membangun dan menginstal salinan Anda saat ini `deadline-cloud-for-unreal-engine` sebagai pengirim dengan instalasi Unreal Engine terbaru, jalankan:
```
python scripts/build_plugin.py --install
```
Jika Anda berhasil menginstal skrip ini, Anda dapat melompat ke[Membuat armada](#unreal-engine-create-fleet).
### Membangun plugin
Sesuaikan dua jalur pertama di bawah ini berdasarkan di mana instalasi Unreal Anda tinggal, dan di mana Anda menginstal`deadline-cloud-for-unreal-engine`.
Dari folder Unreal Install Batchfiles (`package`parameternya bisa berupa direktori baru, namun Anda ingin dipanggil nanti): `UnrealDeadlineCloudService`
```
cd C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Build\BatchFiles
runuat.bat BuildPlugin -plugin="C:\deadline\deadline-cloud-for-unreal-engine\src\unreal_plugin\UnrealDeadlineCloudService.uplugin" -package="C:\UnrealDeadlineCloudService"
```
Salin folder “paket” di atas ke folder Plugins instalasi Unreal Anda (misalnya,`C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService`).
### Ketergantungan Python
Ada 4 cara untuk menginstal dependensi Python yang diperlukan.
1. Jika Anda telah membangun dan menginstal plugin dari cabang rilis di atas, Anda dapat menginstal dari pip. Gunakan perintah instal berikut, sesuaikan jalur ke instalasi Unreal Anda:
```
"C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Binaries\ThirdParty\Python3\Win64\python" -m pip install deadline-cloud-for-unreal-engine --target "C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService\Content\Python\libraries"
```
2. Atau di `.uplugin` file Anda (dalam langkah-langkah di atas ini akan ada di`C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService\UnrealDeadlineCloudService.uplugin`) Anda dapat menambahkan `PythonRequirements` bagian yang cocok dengan rilis terbaru `deadline-cloud-for-unreal-engine` di GitHub/PyPI, misalnya:
```
"PythonRequirements":
[
{
"Platform": "All",
"Requirements":
[
"deadline-cloud-for-unreal-engine>=0.5.0"
]
}
]
```
Anda mungkin ingin menonaktifkan fitur “hash ketat” di pengaturan Python Unreal, atau menambahkan pengaturan hash untuk pustaka tertentu dan versi dependensi yang ingin Anda konsumsi.
3. Jika Anda menarik dari jalur utama, Anda mungkin memiliki dependensi Python yang belum dirilis ke PyPI - Anda harus membangun dan menginstal salinan lokal Anda yang dapat dilakukan dengan Hatch. `.whl`File perlu diubah untuk mencerminkan versi yang dikeluarkan oleh Hatch build:
```
pip install hatch
hatch build
"C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Binaries\ThirdParty\Python3\Win64\python" -m pip install dist\deadline_cloud_for_unreal_engine-0.2.2.post21-py3-none-any.whl --target "C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService\Content\Python\libraries"
```
4. Terakhir, dependensi Python dapat diinstal oleh penginstal pengirim. Ini mungkin kedaluwarsa dengan kode Anda di atas dari cabang rilis atau jalur utama, dan metode ini saat ini tidak boleh disukai.
1. Unduh penginstal pengirim dari tab Unduhan konsol Deadline Cloud AWS atau dari dalam monitor Deadline Cloud di bawah Pengaturan Stasiun Kerja → Unduhan.
1. Jalankan penginstal untuk semua pengguna. Lokasi instalasi default baik-baik saja.
1. Aktifkan plugin Unreal Engine.
1. Pastikan jalur pemasangan plugin Unreal Engine cocok dengan tempat plugin Anda disalin (khususnya pastikan versi Unreal Anda cocok).
### Pemberitahuan pembaruan
Plugin pengirim secara otomatis memeriksa rilis yang lebih baru GitHub saat Unreal Editor dimulai. Jika pembaruan tersedia, dialog akan meminta Anda untuk mengunjungi halaman rilis.
Untuk menonaktifkan pemberitahuan pembaruan, hapus centang ** Tampilkan pemberitahuan pembaruan pengirim di ** bawah Pengaturan ** Umum di panel pengaturan ** Deadline Cloud (**Edit ** > Pengaturan ** Proyek > ** Plugins ** ** > Dead ** line Cloud). **
Atau, Anda dapat menggunakan CLI:
```
deadline config set settings.submitter_update_notification false
```
Untuk mengaktifkan kembali:
```
deadline config set settings.submitter_update_notification true
```
## Membuat armada
Jika Anda sudah memiliki armada Windows dan tidak perlu menyiapkan armada baru, Anda dapat melompat ke[Mengirimkan render uji](#unreal-engine-test-render).
### Membuat armada yang dikelola layanan (SMF)
Ikuti panduan [ pengguna armada yang dikelola layanan ](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/smf-manage.html) untuk membuat SMF jika Anda belum memilikinya. Pada [ armada yang dikelola layanan (SMF)](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/smf-manage.html), Unreal Engine dan adaptor secara otomatis tersedia menggunakan saluran `deadline-cloud` conda dengan lingkungan antrian default. [https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/create-queue-environment.html#conda-queue-environment](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/create-queue-environment.html#conda-queue-environment) Anda siap untuk memulai rendering. Lanjutkan dengan [Mengirimkan render uji](#unreal-engine-test-render) di bawah ini untuk mengirimkan pekerjaan render uji.
### Membuat armada yang dikelola pelanggan (CMF)
1. Ikuti [ Buat armada yang dikelola pelanggan ](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/create-a-cmf.html) untuk membuat CMF jika Anda belum memilikinya.
**Awas**
Saat mengaitkan CMF Anda ke antrian, hapus lingkungan antrian conda default jika Anda tidak menggunakannya. Penghapusan ini mencegah lingkungan conda digunakan dan secara tidak sengaja menggunakan SMF-specific variabel default untuk pekerjaan yang dikirimkan ke CMF Anda. Jika Anda menggunakan conda di CMF Anda, ingatlah untuk memperbarui `CondaPackages` dan `CondaChannels` variabel di Penggantian Definisi ** Parameter ** selama pengiriman pekerjaan.
1. Ikuti pengaturan dan konfigurasi host [ pekerja ](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/worker-host.html) untuk mengatur host pekerja.
1. Ikuti [ Kelola akses ke rahasia pengguna pekerjaan Windows ](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/manage-access-windows-secrets.html) untuk mengatur rahasia pengguna pekerjaan Windows untuk pekerja CMF Anda.
1. Ikuti [ Instal dan konfigurasikan perangkat lunak yang diperlukan ](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/install-software.html) untuk pekerjaan menginstal perangkat lunak yang diperlukan untuk menjalankan pekerjaan.
1. Ikuti [Menyiapkan pekerja armada yang dikelola pelanggan (CMF)](#unreal-engine-cmf-worker-setup) untuk mengatur node pekerja Anda untuk menjalankan pekerjaan Unreal Engine.
## Mengirimkan render uji
Contoh ini menggunakan Demo Meerkat dari Unreal Marketplace:
1. Mulai Peluncur Epic Games.
1. Instal Demo Meerkat dari tab Sam ** pel**.
1. Buat proyek dari Demo Meerkat, lalu buka.
1. Dari ** menu ** Edit, pilih ** Plugins**, cari dan aktifkan ** UnrealDeadlineCloudService**.
1. Mulai ulang Unreal jika Anda mengaktifkan plugin untuk pertama kalinya.
1. Di bawah ** Edit ** > Pengaturan ** Proyek**, cari ** bagian ** Movie Render Pipeline.
+ Untuk Ek ** sekutor Jarak Jauh Default**, pilih ** MoviePipelineDeadlineCloudRemoteExecutor**.
+ Untuk Pekerjaan ** Pelaksana Default**, pilih ** MoviePipelineDeadlineCloudExecutorJob**.
+ Di bawah ** Kelas Pengaturan ** Pekerjaan Default, pilih ikon tambah, dan tambahkan ** DeadlineCloudRenderStepSetting**.
1. Cari ** pengaturan De ** adline Cloud dan verifikasi otentikasi:
+ Pastikan Status Anda menunjukkan “AUTHENTICATED” dan Deadline Cloud API menunjukkan “OTORISED”.
+ Jika tidak muncul, coba gunakan ** tombol ** Login terlebih dahulu. Jika itu tidak berhasil, buka Deadline Cloud monitor dan pastikan Anda masuk.
+ Di ** bagian Konfigur ** asi Stasiun Kerja Cloud Batas Waktu:
+ Di bawah ** Pengaturan Global**, pastikan Profil AWS Anda disetel dengan benar ke profil monitor Deadline Cloud Anda.
+ Di bawah ** Profil**, pastikan Farm Default Anda disetel ke peternakan Anda.
+ Di bawah ** Farm**, pastikan Antrian Default Anda diatur ke antrian yang terkait dengan armada yang Anda atur di atas.
1. Keluar dari jendela Pengaturan Proyek.
1. Pilih ** Windows**, ** Cinematics**, ** Movie Render Queue. **
+ Pilih ** \+ Render**, dan pilih ** Main\_SEQ**.
+ Pilih ** UnsavedConfig ** di kolom pengaturan.
+ Di jendela popup, Anda akan melihat pengaturan Deadline Cloud di sebelah kiri. Jendela ini kemudian dapat ditutup.
+ Di sisi kanan dialog, konfigurasikan pengaturan pekerjaan:
+ Di bawah ** Preset Overrides ** (Anda mungkin perlu memperluas dialog ini):
+ Perluas ** Pengaturan Bersama Pekerjaan**:
+ Set ** el Nama ** ke`Unreal Test Job`.
+ Setel ** Percobaan ulang maksimum ** ke 2.
+ Perluas Lampiran ** Pekerjaan**:
+ Di bawah ** File Input**, pilih ** Tampilkan Auto-Detected**.
+ Pastikan daftar file yang terdeteksi otomatis terisi dengan benar.
+ Di bawah ** Penggantian Template Pekerjaan: **
+ Perbarui versi Unreal Engine ** CondaPackages ** jika Anda menggunakan versi yang berbeda dari 5.6.
+ Deteksi otomatis versi Unreal Engine akan datang dalam rilis mendatang.
+ Pilih ** Render (Remote)**.
1. Anda dapat pergi ke monitor Deadline Cloud dan menonton kemajuan pekerjaan Anda.
## Menyiapkan pekerja armada yang dikelola pelanggan (CMF)
Bagian ini memandu Anda menyiapkan instans Amazon EC2 sebagai pekerja CMF untuk Deadline Cloud dengan Unreal Engine.
### Gambaran umum
Berikut ini adalah perbedaan utama antara CMF dan SMF:
+ **CMF**: Instalasi manual Unreal Engine dan adaptor pada host pekerja.
+ **SMF**: Ketersediaan otomatis melalui saluran `deadline-cloud` conda.
### Memilih cabang Anda
Pilih cabang yang sesuai untuk penerapan Anda:
| Cabang | Stabilitas | Kasus penggunaan |
| --- | --- | --- |
| melepaskan | Stabil | Penerapan produksi |
| jalur utama | Terbaru | Pengembangan dan pengujian |
**penting**
Pastikan versi pekerja Anda cocok dengan versi pengirim Anda untuk menghindari masalah kompatibilitas.
### Pengaturan instans Amazon EC2
Berikut ini adalah konfigurasi instance yang disarankan:
+ **Jenis Instance**: g5.2xlarge atau lebih tinggi.
+ **Penyimpanan**: Minimum 200 GB.
+ **Sistem Oper ** asi: Windows Server 2019/2022.
#### Instalasi perangkat lunak
**1. Instal Unreal Engine: **
1. Unduh Peluncur Epic Games.
1. Instal Unreal Engine 5.4 atau lebih tinggi.
**catatan**
Unreal Engine 5.4\+ diperlukan untuk kompatibilitas Deadline Cloud.
**2. Instal driver NVIDIA GRID**:
+ Ikuti panduan instalasi driver [ AWS NVIDIA GRID](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/install-nvidia-driver.html#nvidia-GRID-driver).
+ Diperlukan untuk GPU-accelerated rendering pada instans Amazon EC2.
### Memasang alat build
Plugin Unreal saat ini harus dikompilasi secara lokal.
1. Instal Visual Studio menggunakan [ Visual Studio Installer](https://visualstudio.microsoft.com/).
1. Verifikasi Visual Studio dan versi alat build Anda kompatibel dengan versi Unreal Anda dengan memeriksa tabel [ kompatibilitas ](https://dev.epicgames.com/documentation/en-us/unreal-engine/setting-up-visual-studio-development-environment-for-cplusplus-projects-in-unreal-engine?application_version=5.5) Epic.
1. Di bawah Komponen ** ** Individu, pastikan bahwa versi alat build MSVC yang dipilih (“Terbaru” secara default) cocok dengan versi yang disarankan dalam tabel.
1. Di bawah ** Komponen ** Individu, pilih SDK.NET Framework terbaru (4.6.1 dan 4.8.1 telah diverifikasi).
1. Di bawah ** beban kerja**, pilih Peng ** embangan desktop dengan C\+\+**.
### Instalasi perangkat lunak Deadline Cloud
Kloning atau unduh `deadline-cloud-for-unreal-engine` dari cabang rilis atau jalur utama. Pastikan pustaka versi pekerja Anda kompatibel dengan versi yang digunakan dari pengirim Anda.
```
git clone https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-for-unreal-engine.git
cd deadline-cloud-for-unreal-engine
git switch release
```
Opsional - Membangun dan menginstal plugin dan dependensi dengan skrip:
Skrip pembantu ada `scripts/build_plugin.py` yang dapat mengotomatiskan langkah-langkah instalasi yang tersisa. Ini mencoba untuk menemukan versi terbaru dari Unreal, membangun plugin dan dependensi python Anda, dan menginstalnya di lokasi yang benar. Pengaturan seperti versi Unreal yang akan digunakan dapat diganti. Untuk melihat daftar bantuan lengkap, jalankan:
```
python scripts/build_plugin.py -h
```
Untuk membangun dan menginstal salinan Anda saat ini `deadline-cloud-for-unreal-engine` sebagai pekerja dengan instalasi Unreal Engine terbaru, jalankan:
```
python scripts/build_plugin.py --install --worker
```
Konfigurasikan agen pekerja Deadline Cloud dengan menjalankan:
```
install-deadline-worker ^
--farm-id FARM_ID ^
--fleet-id FLEET_ID ^
--region REGION ^
--allow-shutdown
```
Jika Anda telah menginstal dengan skrip ini dan berhasil mengonfigurasi agen pekerja, Anda dapat melompat ke[Memulai layanan agen pekerja Deadline Cloud](#unreal-engine-cmf-start-agent).
```
python -m pip install deadline-cloud-worker-agent
```
Versi adaptor yang benar harus dipasang tergantung pada versi pengirim yang digunakan. Jika Anda menggunakan versi pengirim dari cabang rilis di GitHub, Anda cukup menginstal dengan pip:
```
python -m pip install deadline-cloud-for-unreal-engine
```
Jika Anda menggunakan saluran utama atau versi kustom dalam pengembangan dari pengirim, untuk menghindari masalah kompatibilitas, kami sarankan Anda membuat dan menginstal dari versi kode yang sama atau mentransfer `.whl` file dari build pengirim Anda:
```
pip install hatch
hatch build
python -m pip install dist\my-built-wheel.whl
```
### Membangun plugin
Sesuaikan dua jalur pertama di bawah ini berdasarkan di mana instalasi Unreal Anda tinggal, dan di mana Anda menginstal`deadline-cloud-for-unreal-engine`.
Dari folder Unreal Install Batchfiles (`package`parameternya bisa berupa direktori baru, namun Anda ingin dipanggil nanti): `UnrealDeadlineCloudService`
```
cd C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Build\BatchFiles
runuat.bat BuildPlugin -plugin="C:\deadline\deadline-cloud-for-unreal-engine\src\unreal_plugin\UnrealDeadlineCloudService.uplugin" -package="C:\UnrealDeadlineCloudService"
```
Salin folder “paket” di atas ke folder Plugins instalasi Unreal Anda (misalnya,`C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Plugins\UnrealDeadlineCloudService`).
### pywin32
Versi Python Unreal akan membutuhkan pywin32. Instal pip menggunakan salinan instalasi Python pihak ketiga Unreal:
```
"C:\Program Files\Epic Games\UE_5.5\Engine\Binaries\ThirdParty\Python3\Win64\python" -m pip install pywin32
```
### Memulai layanan agen pekerja Deadline Cloud
Pada instance pekerja CMF Anda:
1. Buka ** Task Manager**.
1. Pilih ** tab ** Layanan di sebelah kanan.
1. Menemukan ** DeadlineWorker**.
+ Jika Anda tidak melihatnya terdaftar, Anda mungkin melewatkan langkah-langkah (`install-deadline-worker`khususnya) dari langkah-langkah [ pengaturan host ](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/worker-host.html#worker-agent-config) CMF.
1. Jika status layanan saat ini tidak “Berjalan”, klik kanan dan pilih ** Mulai**.
1. Jika DeadlineWorker layanan Anda tidak dimulai, periksa log peluncuran agen pekerja di lokasi berikut:
+ `C:\ProgramData\Amazon\Deadline\Logs\worker-agent.log`
+ `C:\ProgramData\Amazon\Deadline\Logs\queue-\session-.log`
## Manajemen kredenensial Perforce
Bagian ini mencakup manajemen kredensia aman untuk mengintegrasikan Perforce dengan pekerja Deadline Cloud.
### Gambaran umum
Ada beberapa pendekatan untuk mengonfigurasi kredenSIAL Perforce untuk pekerja Deadline Cloud. Setiap metode memiliki implikasi keamanan dan kasus penggunaan yang berbeda:
| Metode | Tingkat keamanan | Dukungan penyebaran | Penggunaan yang disarankan |
| --- | --- | --- | --- |
| AWS Secrets Manager (Manajer Rahasia) | Tinggi | SMF\+CMF | Produksi (direkomendasikan) |
| Variabel lingkungan kerja | Rendah | SMF\+CMF | Pengembangan dan pengujian saja |
| Variabel lingkungan antrian | Rendah | SMF\+CMF | Pengembangan dan pengujian saja |
| Registri Windows | Sedang | Hanya CMF | Pengaturan CMF lama |
| Pre-configured pengguna admin | Sedang | Hanya CMF | Pengaturan CMF yang disederhanakan |
**penting**
Gunakan Secrets Manager untuk lingkungan produksi. Ini menyediakan penyimpanan kredensia terpusat dan terenkripsi dengan jejak audit dan bekerja dengan penerapan SMF dan CMF.
### Dasar-dasar kredenSIAL P4
Untuk mengambil pengaturan koneksi, termasuk URL server Perforce dan port, nama pengguna, dan kata sandi, Perforce mengikuti prioritas berikut:
1. Parameter koneksi dalam kerangka kerja apa pun untuk Perforce (P4) (`p4python.P4`misalnya).
1. User/system variabel lingkungan:`P4PORT`,`P4USER`,`P4CLIENT`,`P4PASSWD`.
1. Registri Windows: `HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Perforce\Environment` (pengaturan seluruh sistem) atau `HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Perforce\Environment` (pengaturan khusus pengguna).
Dengan prioritas ini, jika Anda memiliki pengaturan berikut:
+ Parameter koneksi `password` adalah `password.from.connection`
+ Variabel lingkungan `%P4PORT%` adalah `ssl:perforce.from.env:1666`
+ Registri Windows `HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Perforce\Environment:P4PORT` adalah `ssl:perforce.from.registry:1666`
+ Registri Windows `HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Perforce\Environment:P4USER` adalah `user.from.registry`
+ Registri Windows `HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Perforce\Environment:P4PASSWD` adalah `password.from.registry`
Koneksi Perforce yang dihasilkan adalah:
```
Port = ssl:perforce.from.env:1666
User = user.from.registry
Password = password.from.connection
```
### Manajer Rahasia (disarankan)
Secrets Manager menyediakan solusi paling aman dan terukur untuk penerapan CMF dan SMF.
Pendekatan ini memberikan manfaat sebagai berikut:
+ **Keamanan terpusat**: Simpan semua kredenSIAL P4 di satu lokasi terenkripsi.
+ **Tidak ada eksposur kreden ** SIAL: KredenSIAL tidak pernah muncul dalam konfigurasi atau log pekerjaan.
+ **Rotasi otomatis**: Mendukung rotasi kredensi tanpa konfigurasi ulang pekerjaan.
+ **Jejak audit**: Lacak akses dan penggunaan kredensi.
+ **Dukungan universal**: Bekerja dengan penyebaran CMF dan SMF.
+ **Redaksi log**: Kredentif koneksi secara otomatis disunting di log pekerjaan.
#### Langkah 1: Buat rahasia di Manajer Rahasia
Buat rahasia yang berisi parameter koneksi Perforce Anda.
**Pasangan kunci-nilai yang diperlukan: **
+ `P4PORT`- Performa URL server dan port.
+ `P4USER`- Perkuat nama pengguna.
+ `P4PASSWD`- Memerlukan kata sandi.
**penting**
Nama kunci harus sama persis dengan `deadline-cloud-for-unreal-engine` parameter koneksi P4 untuk digunakan.
**Contoh rahasia**:
```
{
"P4PORT": "ssl:your-perforce-server.com:1666",
"P4USER": "your-perforce-username",
"P4PASSWD": "your-perforce-password"
}
```
**Untuk membuat rahasia**:
1. Buka konsol Secrets Manager.
1. Pilih “Simpan rahasia baru”.
1. Pilih “Jenis rahasia lainnya”.
1. Masukkan pasangan kunci-nilai di atas.
1. Sebutkan rahasia Anda (misalnya,`deadline-cloud-p4-credentials`).
1. Selesaikan proses pembuatan.
#### Langkah 2: Berikan akses pekerja ke rahasia
Pekerja membutuhkan `secretsmanager:GetSecretValue` izin untuk mengakses rahasia. Ini mengikuti pola yang sama seperti [ mengelola rahasia pengguna pekerjaan Windows](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/manage-access-windows-secrets.html#grant-access).
**Untuk memberikan akses**:
1. Buka konsol Secrets Manager dan arahkan ke rahasia Anda.
1. Di bagian “Izin sumber daya”, tambahkan kebijakan ini:
```
{
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": "QUEUE_ROLE_ARN"
},
"Action": [
"secretsmanager:GetSecretValue"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
1. Ganti `QUEUE_ROLE_ARN` dengan peran antrian ARN Anda yang sebenarnya.
1. Simpan politiknya.
**catatan**
Simpan nama rahasia - Anda akan membutuhkannya saat mengonfigurasi pekerjaan render P4. Lihat [Membuat pekerjaan render Perforce](#unreal-engine-perforce-render-job) langkah selanjutnya.
### Variabel lingkungan kerja
**Awas**
Pendekatan ini tidak disarankan untuk produksi karena mengekspos kredenSIAL dalam konfigurasi pekerjaan dan log. Gunakan Secrets Manager untuk lingkungan produksi.
Anda dapat meneruskan kredentif koneksi dalam lingkungan pekerjaan tempat pembuatan ruang kerja terjadi, misalnya di [ p4\_sync\_smf\_environment, ugs\_sync\_smf\_environment](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-for-unreal-engine/blob/mainline/src/unreal_plugin/Content/Python/openjd_templates/p4/p4_sync_smf_environment.yml), [ atau lingkungan serupa untuk CMF. ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-for-unreal-engine/blob/mainline/src/unreal_plugin/Content/Python/openjd_templates/ugs/ugs_sync_smf_environment.yml) Atau, buat templat lingkungan baru dan siapkan untuk pekerjaan Anda.
```
name: P4Credentials
variables:
P4PORT: ssl:my-perforce.com:1666
P4USER: j.doe
P4PASSWD: MyVeRyS3cretP4ssW0rd
```
Pendekatan ini memiliki risiko keamanan berikut:
+ KredenSIAL terlihat dalam konfigurasi pekerjaan.
+ Kata sandi dapat muncul di log (tidak disunting secara otomatis).
+ Tidak ada manajemen kredenSIAL terpusat.
+ Sulit untuk memutar kredenSIAL.
### Variabel lingkungan antrian
**Awas**
Pendekatan ini tidak disarankan untuk produksi karena menyimpan kredenSIAL dalam konfigurasi antrian. Gunakan Secrets Manager untuk manajemen kredensia yang aman.
Sesuai panduan pengguna Dead [ line Cloud](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/create-queue-environment.html), Anda dapat menggunakan lingkungan antrian untuk menyediakan aplikasi perangkat lunak, variabel lingkungan, dan sumber daya lainnya untuk pekerjaan dalam antrian. Sampel lingkungan antrian dapat ditemukan di folder [ queue\_environment di deadline-cloud-sample. ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/queue_environments)
#### Tambahkan lingkungan antrian menggunakan monitor atau konsol Deadline Cloud
1. Buka monitor Deadline Cloud atau konsol AWS.
1. Arahkan ke peternakan dan antrian tempat Anda bekerja.
1. Pilih ** tab Lingkungan ** antrian.
1. Pilih T ** ind ** akan dan pilih ** Buat baru dengan YAML**.
1. Tambahkan yang berikut ini dan simpan:
```
specificationVersion: environment-2023-09
environment:
name: P4Credentials
variables:
P4PORT: ssl:my-perforce.com:1666
P4USER: j.doe
P4PASSWD: MyVeRyS3cretP4ssW0rd
```
#### Tambahkan lingkungan antrian menggunakan CLI
1. Buat `p4_credentials.yaml` file dengan sampel di atas.
1. Jalankan perintah CLI berikut:
```
aws deadline create-queue-environment \
--farm-id FARM_ID \
--queue-id QUEUE_ID \
--priority 1 \
--template-type YAML \
--template file://p4_credentials.yaml
```
### Registri Windows (hanya CMF)
**penting**
Solusi ini hanya cocok untuk CMF di mana Anda dapat mengonfigurasi host pekerja secara langsung. Untuk penerapan SMF, gunakan Secrets Manager.
Registri Windows menyediakan penyimpanan kredensia lokal pada mesin pekerja. Metode ini menggunakan sistem prioritas Perforce standar di mana kredenSIAL disimpan di:
+ `HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Perforce\Environment`(pengaturan seluruh sistem).
+ `HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Perforce\Environment`(pengaturan khusus pengguna).
Pendekatan ini hanya cocok untuk penerapan CMF di mana Anda memiliki akses langsung untuk mengkonfigurasi mesin pekerja.
### Pre-configured pengguna admin (hanya CMF)
**penting**
Solusi ini hanya cocok untuk CMF di mana Anda dapat mengonfigurasi host pekerja secara langsung. Untuk penerapan SMF, gunakan Secrets Manager.
Buat pengguna P4 khusus untuk node render dengan koneksi yang tidak kedaluwarsa untuk menghilangkan kebutuhan untuk meneruskan data rahasia seperti nama pengguna dan kata sandi. Dalam hal ini, satu pengguna P4 khusus dapat digunakan untuk terhubung ke semua server P4, termasuk server Commit (Master) dan Edge tempat depot proyek dapat diakses.
Oleh karena itu, Anda hanya perlu melewati port untuk terhubung, jika default tidak dikonfigurasi pada pekerja. Anda dapat melewati port dengan menambahkan yang berikut ini di lingkungan pekerjaan atau lingkungan antrian yang mirip dengan langkah-langkah yang didokumentasikan di atas:
```
name: P4Sync
variables:
P4PORT: ssl:my-perforce.com:1666
```
## Membuat pekerjaan render Perforce
Bagian ini memandu Anda melalui konfigurasi aset data pekerjaan Perforce-integrated render sehingga Anda dapat mengirimkan pekerjaan Perforce-integrated render ke Deadline Cloud dari Unreal Engine.
### Prasyarat
Sebelum mengirimkan pekerjaan Movie Render Queue (MRQ) dari Unreal Engine di repositori Perforce:
**Pengaturan ** proyek yang tidak nyata:
+ Proyek harus berada di dalam ruang kerja Perforce.
+ Verifikasi koneksi Perforce telah dibuat dan Anda masuk.
**Penyiapan Batas Waktu Cloud**:
+ Selesaikan [Memasang pengirim](#unreal-engine-installation).
+ Konfigur [Manajemen kredenensial Perforce](#unreal-engine-perforce-credentials) asikan untuk pekerja.
**Persyaratan performa: **
+ Ruang kerja Perforce yang valid dengan file proyek.
+ Izin Perforce yang sesuai untuk operasi sinkronisasi.
### Perforce render pekerjaan arsitektur
Pekerjaan render P4 memperluas pekerjaan render standar dengan kemampuan sinkronisasi Perforce:
```
Deadline Cloud Perforce render job
├── Environments
│ ├── Apply Perforce Credentials from Secrets Manager
│ ├── Sync Perforce Environment (CMF/SMF)
│ │ └── Initializes Perforce workspace and syncs repository on workers
│ └── Launch UE Environment
│ └── Starts Unreal Engine with Perforce workspace paths
└── Steps
└── Render Step
└── Executes Movie Render Queue process
```
**Perbedaan utama dari pekerjaan standar**:
+ **Manajemen kredenSIAL**: Amankan aplikasi kredenSIAL Perforce dari Secrets Manager.
+ **Sinkronisasi repositori**: Lingkungan sinkronisasi Perforce tambahan untuk manajemen ruang kerja.
+ **Resolusi jalur**: Variabel lingkungan mereferensikan jalur ruang kerja Perforce.
+ **Pengumpulan ketergantungan**: Pengumpulan otomatis dan sinkronisasi Perforce-tracked aset.
### Bagaimana Perforce menyinkronkan skala untuk proyek produksi
Produksi proyek Unreal Engine dapat mencapai ratusan gigabyte di puluhan ribu file. PerforceIntegrasi menjaga waktu sinkronisasi sebanding dengan apa yang berubah daripada dengan ukuran proyek:
Pekerjaan disematkan ke daftar perubahan
Saat pengiriman, pengirim menetapkan parameter `PerforceChangelistNumber` pekerjaan ke daftar perubahan yang telah disinkronkan ruang kerja Anda. Setiap tugas dalam pekerjaan dirender terhadap revisi yang sama, sehingga pekerjaan Anda tetap dapat direproduksi bahkan ketika artis mengirimkan perubahan baru saat dijalankan. Pekerja dapat memulai tugas hanya setelah daftar perubahan yang disematkan tersedia di Perforce server tempat mereka melakukan sinkronisasi.
Pekerja menggunakan kembali ruang kerja klien yang stabil
Setiap pekerja membuat ruang kerja Perforce kliennya di bawah direktori root persisten. Ini merekam pasangan dalam file `workspace_info.json` registri yang disimpan dengan ruang kerja. Pekerja pengganti yang menerima penyimpanan yang sama membaca registri dan menggunakan kembali klien yang ada. Itu tidak membuat ruang kerja baru. Karena Perforce melacak daftar yang ada di server di bawah nama klien, sinkronisasi normal kemudian hanya mengunduh revisi file yang berubah sejak pekerjaan terakhir.
Untuk mendapatkan manfaat dari penggunaan kembali ruang kerja klien pada armada yang dikelola layanan, aktifkan penyimpanan [ persisten ](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/volumes.html) sehingga volume yang menampung ruang kerja yang disinkronkan dipasang kembali ke pekerja masa depan.
Jika jalur jaringan antara Wilayah armada Anda dan Perforce server Anda memiliki throughput rendah atau latensi tinggi, server Perforce tepi di Wilayah armada dapat bertindak sebagai cache regional untuk data depot. Untuk informasi selengkapnya, lihat [ kontrol sumber Perforce ](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/architecture-guidance.html#perforce-asset-access) di Panduan * Pengembang * Deadline Cloud.
### Menyiapkan komponen pekerjaan render Perforce
Ikuti langkah-langkah ini untuk membuat aset data yang diperlukan untuk pekerjaan Perforce-integrated render.
#### 1. Buat aset data Apply Perforce Credentials
Siapkan lingkungan OpenJD untuk mengambil kredenSIAL Perforce dari Secrets Manager dan menerapkannya ke koneksi Perforce.
**catatan**
Variabel lingkungan muncul di log dengan `openjd_env` awalan, tetapi data sensitif (port, pengguna, kata sandi) secara otomatis disunting untuk keamanan.
**Langkah-langkah konfigurasi**:
1. Buat aset ** data En ** vironment Deadline Cloud Perforce baru.
1. Beri nama aset data secara deskriptif (misalnya, "ApplyP4SecretEnv“).
1. Pilih `p4_apply_secrets_environment.yml` template dari`Content/Python/openjd_templates/p4/`.
1. Konfigurasikan referensi rahasia:
+ Masukkan nama rahasia kredensi Perforce Anda di ** AWS\_SECRET\_P 4INFO. **
+ Nilai harus sesuai dengan nama rahasia yang dibuat di[Manajemen kredenensial Perforce](#unreal-engine-perforce-credentials).
#### 2. Buat aset data lingkungan sinkronisasi Perforce
Siapkan lingkungan OpenJD untuk membuat ruang kerja Perforce, menyinkronkan file dari server Perforce, dan membersihkan ruang kerja setelah rendering.
**Langkah-langkah konfigurasi**:
1. Buat aset ** data Lingkungan ** Deadline Cloud Perforce baru.
1. Beri nama aset data berdasarkan jenis armada Anda:
+ **P4SyncSMFEnv**untuk armada yang dikelola layanan (SMF).
+ **P4SyncCMFEnv**untuk armada yang dikelola pelanggan (CMF).
1. Pilih template yang sesuai dari`Content/Python/openjd_templates/p4/`:
+ **SMF**:`p4_sync_smf_environment.yml`.
+ **CMF**:`p4_sync_cmf_environment.yml`.
1. Konfigurasikan referensi rahasia:
+ Masukkan nama rahasia kredensi Perforce Anda di ** AWS\_SECRET\_P 4INFO. **
+ Harus cocok dengan rahasia dari langkah 1.
#### 3. Buat aset data lingkungan Perforce Launch UE
Siapkan lingkungan OpenJD untuk meluncurkan Unreal Engine dengan integrasi Perforce. Ini secara otomatis mereferensikan ruang kerja Perforce yang dibuat oleh lingkungan sinkronisasi.
**Langkah-langkah konfigurasi**:
1. Buat aset ** data En ** vironment Cloud Deadline baru.
1. Beri nama aset data secara deskriptif (misalnya, "P4LaunchUEEnv“).
1. Pilih `p4_launch_ue_environment.yml` template dari`Content/Python/openjd_templates/p4/`.
1. Konfigurasikan pengaturan lingkungan:
+ Setel ** REMOTE\_EXECUTION ke**. `True`
+ Pengaturan ini memungkinkan kemampuan rendering jarak jauh.
#### 4. Buat aset data langkah render Perforce
Siapkan langkah render OpenJD untuk menjalankan proses rendering.
**Langkah-langkah konfigurasi**:
1. Buat aset ** data De ** adline Cloud Render Step baru.
1. Beri nama aset data secara deskriptif (misalnya, "P4RenderStep“).
1. Pilih `p4_render_step.yml` template dari`Content/Python/openjd_templates/p4/`.
#### 5. Buat aset data pekerjaan render Perforce
Siapkan pekerjaan render OpenJD yang mengatur seluruh alur kerja rendering.
**Langkah-langkah konfigurasi**:
1. Buat aset ** data De ** adline Cloud Render Job baru.
1. Beri nama aset data secara deskriptif (misalnya, "P4RenderJob“).
1. Pilih `p4_render_job.yml` template dari`Content/Python/openjd_templates/p4/`.
1. **Tinjau definisi parameter**: Template menyertakan parameter ini dengan perilaku defaultnya:
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/id_id/deadline-cloud/latest/userguide/epic-unreal-engine.html)
**Pedoman konfigurasi parameter**:
+ **Auto-populated parameter**: Biarkan ini kosong - mereka diisi secara otomatis selama pengiriman pekerjaan.
+ **Parameter manual**: Tinjau default dan sesuaikan berdasarkan kebutuhan spesifik Anda.
+ **ShotsPerTask**: Mulailah dengan 1, tingkatkan untuk kinerja yang lebih baik dengan bidikan sederhana.
1. **Konfigurasikan lingkungan ** (dalam urutan yang tepat ini):
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/id_id/deadline-cloud/latest/userguide/epic-unreal-engine.html)
**penting**
Urutan lingkungan sangat penting untuk resolusi ketergantungan dan aliran kredensia yang tepat.
1. **Tambahkan langkah render**: Tambahkan P4RenderStep "" ke bagian Langkah.
### Mengirimkan output render kembali ke Perforce
Secara default, pekerjaan Perforce render hanya mengunggah output melalui lampiran pekerjaan. Parameter `SubmitMode` pekerjaan memilih untuk mendorong output yang dirender ke dalamnya, Perforce sehingga frame yang sudah selesai mendarat di depot Anda di samping proyek.
| Nilai `SubmitMode` | Perilaku |
| --- | --- |
| '' (default) | Hanya lampiran pekerjaan. Tidak ada pen Perforce ulisan yang terjadi. Pekerjaan yang ada berperilaku tidak berubah. |
| submit | Setiap tugas render menyimpan file yang dihasilkannya. Ketika setiap tugas telah selesai, satu AssembleShelves langkah menggabungkan semua rak tugas menjadi daftar perubahan agregat tunggal dan mengirimkannya. Log pekerjaan mencatat nomor daftar perubahan akhir. |
| shelve | Agregasi yang sama sepertisubmit, tetapi daftar perubahan agregat akhir ditangguhkan alih-alih dikirimkan, sehingga seseorang dapat meninjau agregat sebelum melakukannya. |
Hanya file yang berubah sejak sinkronisasi terakhir yang berakhir di daftar perubahan. Setiap tugas merekonsiliasi file yang tepat yang dihasilkannya, dan integrasi mengembalikan file yang kontennya identik dengan revisi depot, jadi merender ulang bingkai yang tidak berubah tidak menghasilkan entri daftar perubahan.
**catatan**
`SubmitMode`Kapan `submit` atau`shelve`, pekerjaan tidak mengunggah output render ke Amazon S3 melalui lampiran pekerjaan. Perforcemenjadi satu-satunya jalur pengiriman untuk frame. Fitur output unduhan di monitor Deadline Cloud tidak menemukan frame, dan pekerjaan hilir yang menggunakan output melalui lampiran pekerjaan tidak melihatnya. Lampiran input masih diunggah melalui lampiran pekerjaan seperti biasa.
Konfigurasikan pekerja Anda untuk diautentikasi Perforce sebagai Perforce pengguna yang sama untuk semua tugas dalam pekerjaan, karena langkah agregasi menemukan rak tugas berdasarkan pemilik. Pengaturan kredensi yang direkomendasikan di[Manajemen kredenensial Perforce](#unreal-engine-perforce-credentials), satu rahasia bersama di Secrets Manager, sudah memenuhi persyaratan itu.
### Praktik terbaik
#### Pre-submission daftar periksa
+ **KredenSIAL**: KredenSIAL harus dikonfigurasi dengan benar (lihat[Manajemen kredenensial Perforce](#unreal-engine-perforce-credentials)).
+ **Ruang Kerja**: Spesifikasi mencakup semua pemetaan tampilan yang diperlukan.
+ **Pengujian**: Uji dengan tugas render kecil sebelum pengiriman pekerjaan besar.
+ **Dependensi**: Verifikasi semua dependensi proyek ada di Perforce dan dapat diakses.
+ **Izin**: Konfirmasikan peran pekerja memiliki akses ke Manajer Rahasia.
#### Optimalisasi kinerja
Tabel berikut menunjukkan bagaimana `ShotsPerTask` pengaturan mempengaruhi kinerja:
| Tembakan per tugas | Kasus penggunaan | Dampak kinerja |
| --- | --- | --- |
| 1-2 tembakan | Tembakan kompleks, tinjauan terperinci diperlukan | Throughput yang lebih rendah, kontrol kualitas yang lebih tinggi |
| 4-8 tembakan | Beban kerja seimbang, proyek tipikal | Keseimbangan kecepatan dan pengelolaan yang optimal |
| 10\+ tembakan | Tembakan sederhana, pemrosesan batch | Throughput maksimum, overhead minimal |
Pertimbangkan pengoptimalan tambahan berikut:
+ **Dependensi**: Minimalkan dependensi aset yang tidak perlu untuk mengurangi waktu sinkronisasi.
+ **Tampilan ruang kerja**: Optimalkan tampilan ruang kerja Perforce untuk menyinkronkan hanya file yang diperlukan.
#### Pemantauan dan debugging
+ **Log pekerjaan**: Memantau proses sinkronisasi Perforce di log eksekusi pekerjaan.
+ **Status ruang kerja**: Periksa pembuatan ruang kerja dan penyelesaian sinkronisasi.
+ **Pengumpulan ketergantungan**: Verifikasi semua aset yang diperlukan telah ditangkap.
+ **Metrik kinerja**: Lacak waktu sinkronisasi dan kinerja render.
### Pemecahan masalah
#### Masalah dan solusi umum
| Isu | Gejala | Solusi |
| --- | --- | --- |
| Kegagalan koneksi P4 | Kesalahan otentikasi, batas waktu | Verifikasi kredentif Perforce; periksa konektivitas jaringan; validasi aksesibilitas server Perforce |
| Kesalahan sinkronisasi ruang kerja | Kegagalan sinkronisasi, izin ditolak | Periksa izin pengguna Perforce; verifikasi spesifikasi ruang kerja; pastikan daftar perubahan ada |
| Ketergantungan yang hilang | Kegagalan render, aset hilang | TinjauMrqJobDependenciesDescriptor; periksa koleksi referensi lunak; verifikasi semua aset di Perforce |
| Masalah resolusi jalur | File tidak ditemukan kesalahan | Veri P4\_CLIENT\_DIRECTORY fikasi variabel; periksa urutan lingkungan; validasi jalur root ruang kerja |
#### Langkah-langkah debug
1. **Periksa log pekerjaan**: Tinjau log lingkungan sinkronisasi Perforce untuk pesan kesalahan terperinci.
1. **Validasi ruang kerja**: Pastikan spesifikasi ruang kerja Perforce benar.
1. **Uji secara lokal**: Verifikasi operasi Perforce bekerja dari mesin pengirim.
1. **Verifikasi izin**: Konfirmasikan peran pekerja memiliki akses rahasia (jika menggunakan Manajer Rahasia).
## Persyaratan host khusus
Bagian ini menjelaskan cara membuat dan menggunakan persyaratan host khusus untuk rendering Deadline Cloud di Unreal Engine.
### Gambaran umum
Persyaratan host menentukan armada mana yang memenuhi syarat untuk menjalankan langkah render tertentu. Mereka disimpan di dalam `UDeadlineCloudHostRequirements` aset, yang kemudian direferensikan oleh `DeadlineCloudRenderStep` aset.
| Jenis persyaratan | Lokasi konfigurasi | Kasus penggunaan |
| --- | --- | --- |
| Persyaratan sistem dasar | Bidang CPU/RAM/GPU | Batasi rendering ke mesin dengan perangkat keras tertentu |
| Persyaratan jumlah kustom | Nama \+ min/max nilai | Memerlukan tingkat sumber daya numerik (lisensi, token, kuota) |
| Persyaratan atribut khusus | Atribut \+ daftar nilai | Atribut kustom yang diperlukan pada armada untuk menjalankan langkah |
**catatan**
Menyembunyikan persyaratan menggunakan ikon mata hanya menyembunyikannya di UI Kirim MRQ. Persyaratan masih berlaku saat mengirimkan pekerjaan.
**penting**
`Attribute`Nilai `Name` dan yang digunakan untuk persyaratan jumlah kustom dan persyaratan atribut khusus harus benar-benar sesuai dengan pengidentifikasi valid yang ditentukan dalam dokumentasi Deskripsi Pekerjaan Terbuka resmi: Spesifikasi Pekerjaan Ter [ buka](https://github.com/OpenJobDescription/openjd-specifications/wiki/2023-09-Template-Schemas#33-hostrequirements).
### Langkah 1: Buat aset persyaratan host
1. Buka Browser Konten di Unreal Engine.
1. Buat aset baru: ** Tambahkan ** → Lain- ** lain ** → ** Aset Data ** → ** DeadlineCloudHostRequirements**.
1. Beri nama aset, misalnya`MyHostRequirements`.
### Langkah 2: Muat template YAML default
1. Di panel detail aset, cari bidang P ** ath to Template**.
1. Pilih template default:`Plugins/UnrealDeadlineCloudService/Content/Python/openjd_templates/host_requirements.yml`.
Ini memuat persyaratan dasar seperti CPU, Memori, GPU, OS, dan arsitektur.
**catatan**
Persyaratan dasar tidak dapat dihapus; hanya nilainya yang dapat diubah.
### Langkah 3: Konfigurasikan persyaratan dasar (sistem)
| Pengaturan | Contoh |
| --- | --- |
| Sistem Operasi | windows |
| Arsitektur CPU | x86\_64 |
| vCPU (Min) | 16 |
| GPU (Min) | 1 |
Jika Max = 0, maka tidak ada batas atas untuk persyaratan itu.
### Langkah 4: Tambahkan persyaratan jumlah kustom
Digunakan ketika persyaratannya numerik (misalnya, jumlah lisensi, batas konkurensi).
1. Temukan bagian Persyaratan ** Jumlah Khusus**.
1. Tambahkan entri baru dan tetapkan nama, misalnya:`amount.custom.license`.
1. Atur nilai Min dan Max:
+ Min: 1.
+ Maks: 0 (0 berarti tidak terbatas).
### Langkah 5: Tambahkan persyaratan atribut khusus
Digunakan untuk menyaring pekerja berdasarkan tag dan label.
1. Temukan bagian Persyaratan Atribut K ** ustom**.
1. Tambahkan nama atribut baru, misalnya:`attr.custom.gpu.vendor`.
1. Pilih aturan pencocokan:
+ **AllOf**- semua nilai harus cocok.
+ **AnyOf**- setidaknya satu harus cocok.
1. Masukkan nilai atribut yang dipisahkan oleh spasi, misalnya:`nvidia amd`.
### Langkah 6: Visibilitas di MRQ (opsional)
Setiap entri persyaratan memiliki ikon mata.
| Mata | Perilaku |
| --- | --- |
| Terlihat | Persyaratan ditampilkan di MRQ Submit UI |
| Tersembunyi | Persyaratan tersembunyi tetapi masih disertakan saat mengirimkan pekerjaan |
Pengaturan ini berguna untuk menyederhanakan UI bagi seniman sambil mempertahankan kendala teknis.
### Langkah 7: Lampirkan persyaratan ke langkah render
1. Buka `DeadlineCloudRenderStep` aset yang relevan.
1. Temukan ** bidang ** Persyaratan Host.
1. Tetapkan aset yang Anda buat (misalnya,`MyHostRequirements`).
Semua kiriman MRQ menggunakan langkah ini sekarang menerapkan logika pemilihan host Anda.
### Ringkasan
Menggunakan aset persyaratan host, Anda dapat:
+ Kontrol mesin pekerja mana yang menjalankan pekerjaan render Anda.
+ Tentukan tingkat sumber daya minimum.
+ Targetkan kumpulan pekerja tertentu menggunakan pencocokan atribut.
+ Sederhanakan UI sambil menjaga aturan teknis tetap utuh.
+ Gunakan kembali pengaturan di beberapa langkah MRQ.
Pengaturan ini meningkatkan konsistensi routing pekerjaan dan memastikan rendering terjadi pada perangkat keras yang benar.
## Konfigurasi lanjutan
### Service-managed armada vs armada yang dikelola pelanggan
#### Service-managed armada (SMF)
Pada armada yang dikelola layanan, Unreal Engine dan adaptor tersedia secara otomatis menggunakan saluran `deadline-cloud` conda dengan lingkungan antrian default. Pengaturan ini memberikan pengalaman termudah.
#### Customer-managed armada (CMF)
Untuk armada yang dikelola pelanggan, Unreal Engine dan adaptor harus dipasang secara manual pada host pekerja. Pengaturan ini memberikan lebih banyak kontrol dan mendukung fitur tambahan seperti integrasi Perforce. Untuk petunjuk mendetail, lihat [Menyiapkan pekerja armada yang dikelola pelanggan (CMF)](#unreal-engine-cmf-worker-setup).
## Fitur rendering Unreal Engine
Sistem rendering Unreal Engine memberikan dukungan komprehensif untuk:
| Fitur | Deskripsi | Catatan |
| --- | --- | --- |
| Antrian Render Film | High-quality rendering offline | Integrasi dengan pengajuan pekerjaan |
| Sequencer | Timeline-based sistem animasi | Deteksi dan pemrosesan tembakan otomatis |
| Plugin Proyek | Dukungan plugin kustom | Deteksi dan inklusi otomatis |
| Ketergantungan Aset | Manajemen file konten | Pelacakan aset yang komprehensif |
| Rendering Lengket | Persistensi aplikasi di antara pemotretan | Peningkatan kinerja untuk urutan multi-shot |
Semua fitur rendering secara otomatis terdeteksi dan dikonfigurasi oleh pengirim terintegrasi Unreal Engine. Adaptor mempertahankan penanganan ketergantungan yang tepat dan mendukung rendering multi-shot yang efisien tanpa me-restart Unreal Engine.
## Sumber daya open source
Pengirim dan adaptor adalah open source dan tersedia di: GitHub
+ [Awan Batas Waktu untuk Unreal Engine ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-for-unreal-engine)