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ジョブテンプレートにタスクチャンキングを追加する - Deadline クラウド

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ジョブテンプレートにタスクチャンキングを追加する

次の手順では、タスクごとに 1 つのフレームをレンダリングするジョブテンプレートを、フレームのチャンクをレンダリングするジョブテンプレートに変換します。チャンキングの背景とチャンクサイズの選択方法については、「」を参照してくださいジョブテンプレートのタスクチャンキング。

開始するには、以下が必要です。

  • フレームタスクパラメータを定義するジョブテンプレートを含むジョブバンドル。詳細については、「ジョブバンドルのジョブテンプレート要素」を参照してください。

  • チャンキングをサポートするフリートに関連付けられたキュー。サービスマネージドフリートは常に互換性のあるワーカーエージェントを実行します。カスタマーマネージドフリートでは、ワーカーにワーカーエージェントバージョン 0.28.21 以降が必要です。

タスクチャンキングをジョブテンプレートに追加するには

  1. TASK_CHUNKING 拡張子をtemplate.yamlファイルの上部に追加します。

    specificationVersion: 'jobtemplate-2023-09'
extensions:
  - TASK_CHUNKING

    このステップをスキップすると、ジョブの作成は エラーで失敗します。 The CHUNK[INT] task parameter requires the TASK_CHUNKING extension.

  2. ステップの でparameterSpace、フレームタスクパラメータタイプを から INT に変更CHUNK[INT]し、 chunksプロパティを追加します。

    taskParameterDefinitions:
  - name: Frame
    type: CHUNK[INT]
    range: "{{Param.Frames}}"
    chunks:
      defaultTaskCount: 10
      rangeConstraint: CONTIGUOUS

    使用可能なすべてのフィールドについては、「」を参照してくださいCHUNK[INT] タスクパラメータリファレンス。

  3. ステップのスクリプトを更新して、単一のフレームではなくフレーム範囲を受け入れます。ではrangeConstraint: CONTIGUOUS、{{Task.Param.Frame}}変数は常に start-end形式の範囲に拡張されるため、スクリプトは cut コマンドで分割できます。

    START_FRAME="$(echo '{{Task.Param.Frame}}' | cut -d- -f1)"
END_FRAME="$(echo '{{Task.Param.Frame}}' | cut -d- -f2)"

    ではrangeConstraint: NONCONTIGUOUS、変数は などの任意の範囲式に展開されます1-3,5,7-20:2。式を、アプリケーションが受け入れる構文に変換します。実際の変換については、GitHub のタスクチャンキングサンプルを参照してください。

  4. Deadline Cloud CLI を使用してジョブバンドルを送信します。

    deadline bundle submit my-job-bundle

  5. チャンキングが有効であることを確認するには、Deadline Cloud モニターでジョブを開き、ステップのタスクリストを表示します。各タスクは 1 つのチャンクを表し、1 つのフレーム番号1-10の代わりに などのフレーム範囲を表示します。

次の完全なジョブテンプレートは、Blender アニメーションを 10 フレームのチャンクでレンダリングします。

specificationVersion: 'jobtemplate-2023-09'
extensions:
  - TASK_CHUNKING
name: Blender Render with Contiguous Chunking
parameterDefinitions:
  - name: BlenderSceneFile
    type: PATH
    objectType: FILE
    dataFlow: IN
  - name: Frames
    type: STRING
    default: "1-100"
  - name: OutputDir
    type: PATH
    objectType: DIRECTORY
    dataFlow: OUT
    default: "./output"
steps:
  - name: RenderBlender
    parameterSpace:
      taskParameterDefinitions:
        - name: Frame
          type: CHUNK[INT]
          range: "{{Param.Frames}}"
          chunks:
            defaultTaskCount: 10
            rangeConstraint: CONTIGUOUS
    script:
      actions:
        onRun:
          command: bash
          args: ["{{Task.File.Run}}"]
      embeddedFiles:
        - name: Run
          type: TEXT
          data: |
            set -xeuo pipefail
            
            mkdir -p '{{Param.OutputDir}}'
            
            # Parse the chunk range (e.g., "1-10") into start and end frames
            START_FRAME="$(echo '{{Task.Param.Frame}}' | cut -d- -f1)"
            END_FRAME="$(echo '{{Task.Param.Frame}}' | cut -d- -f2)"
            
            blender --background '{{Param.BlenderSceneFile}}' \
                    --render-output '{{Param.OutputDir}}/output_####' \
                    --render-format PNG \
                    --use-extension 1 \
                    -s "$START_FRAME" \
                    -e "$END_FRAME" \
                    --render-anim

この例では、Deadline Cloud は 100 個のフレームを 1-10や などのチャンクに分割し11-20、各タスクは 1 回の Blender 呼び出しでチャンクをレンダリングします。

詳細については、以下の各トピックを参照してください。