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# Esegui l'agente di lavoro Deadline Cloud
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Prima di poter eseguire i lavori che invii alla coda nella tua farm di sviluppatori, devi eseguire il worker agent di AWS Deadline Cloud in modalità sviluppatore su un worker host.

Nel resto di questo tutorial, eseguirai AWS CLI operazioni sulla tua farm di sviluppatori utilizzando due schede. AWS CloudShell Nella prima scheda, puoi inviare offerte di lavoro. Nella seconda scheda, puoi eseguire l'agente di lavoro.

**Nota**  
Se lasci la CloudShell sessione inattiva per più di 20 minuti, scade il timeout e interrompe l'agente di lavoro. Per riavviare l'agente di lavoro, segui le istruzioni nella procedura seguente.

Prima di poter avviare un worker agent, devi configurare una farm, una coda e una flotta di Deadline Cloud. Consultare [Crea una cloud farm di Deadline](create-a-farm.md).

**Per eseguire l'agente di lavoro in modalità sviluppatore**

1. Con la fattoria ancora aperta nella prima CloudShell scheda, apri una seconda CloudShell scheda, quindi crea le `demoenv-persist` cartelle `demoenv-logs` e.

   ```
   mkdir ~/demoenv-logs 
   mkdir ~/demoenv-persist
   ```

1. Scarica e installa i pacchetti Deadline Cloud worker agent da PyPI:
**Nota**  
Abilitato Windows, è necessario che i file dell'agente siano installati nella directory globale dei pacchetti del sito di Python. Gli ambienti virtuali Python non sono attualmente supportati.

   ```
   python -m pip install deadline-cloud-worker-agent
   ```

1. Per consentire all'agente di lavoro di creare le directory temporanee per i lavori in esecuzione, crea una directory:

   ```
   sudo mkdir /sessions
   sudo chmod 750 /sessions
   sudo chown cloudshell-user /sessions
   ```

1. Esegui il worker agent Deadline Cloud in modalità sviluppatore con `DEV_FARM_ID` le variabili `DEV_CMF_ID` che hai aggiunto a. `~/.bashrc`

   ```
   deadline-worker-agent \
       --farm-id $DEV_FARM_ID \
       --fleet-id $DEV_CMF_ID \
       --run-jobs-as-agent-user \
       --logs-dir ~/demoenv-logs \
       --persistence-dir ~/demoenv-persist
   ```

   Quando l'agente di lavoro inizializza e quindi esegue il polling del funzionamento dell'`UpdateWorkerSchedule`API, viene visualizzato il seguente output:

   ```
   INFO    Worker Agent starting
   [2024-03-27 15:51:01,292][INFO    ] 👋 Worker Agent starting
   [2024-03-27 15:51:01,292][INFO    ] AgentInfo 
   Python Interpreter: /usr/bin/python3
   Python Version: 3.9.16 (main, Sep  8 2023, 00:00:00)  - [GCC 11.4.1 20230605 (Red Hat 11.4.1-2)]
   Platform: linux
   ...
   [2024-03-27 15:51:02,528][INFO    ] 📥 API.Resp 📥 [deadline:UpdateWorkerSchedule](200) params={'assignedSessions': {}, 'cancelSessionActions': {}, 'updateIntervalSeconds': 15} ...
   [2024-03-27 15:51:17,635][INFO    ] 📥 API.Resp 📥 [deadline:UpdateWorkerSchedule](200) params=(Duplicate removed, see previous response) ...
   [2024-03-27 15:51:32,756][INFO    ] 📥 API.Resp 📥 [deadline:UpdateWorkerSchedule](200) params=(Duplicate removed, see previous response) ...
   ...
   ```

1. Seleziona la prima CloudShell scheda, quindi elenca i lavoratori della flotta.

   ```
   deadline worker list --fleet-id $DEV_CMF_ID
   ```

   Viene visualizzato un output come il seguente:

   ```
   Displaying 1 of 1 workers starting at 0
   
   - workerId: worker-8c9af877c8734e89914047111f
     status: STARTED
     createdAt: 2023-12-13 20:43:06+00:00
   ```

In una configurazione di produzione, il worker agent di Deadline Cloud richiede la configurazione di più utenti e directory di configurazione come utente amministrativo sulla macchina host. Puoi ignorare queste impostazioni perché stai eseguendo lavori nella tua farm di sviluppo, a cui solo tu puoi accedere.

## Passaggi successivi
<a name="gs-run-worker-agent-next"></a>

Ora che un worker agent è in esecuzione sui tuoi host di lavoro, puoi inviare lavori ai tuoi lavoratori. È possibile:
+ [Invia con Deadline Cloud](submit-a-job.md)utilizzando un semplice pacchetto di lavori OpenJD.
+ [Invia offerte di lavoro con allegati di lavoro in Deadline Cloud](run-jobs-job-attachments.md)che condividono file tra postazioni di lavoro che utilizzano sistemi operativi diversi.