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# Deadline Cloud용 NeRF Studio conda 패키지 빌드
<a name="examples-conda-nerfstudio"></a>

[nerfstudio](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/nerfstudio) 래틀러 빌드 레시피는 [NeRF Studio](https://docs.nerf.studio/)와 다음을 패키징합니다.
+ [와일드 외부 모델의 Splatfacto입니다](https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splatw.html).
+ conda-forge에서 아직 사용할 수 없는 NeRF Studio 종속성입니다.
+ 명령 로 사용할 수 있는 [nerfstudio/gsplat](https://github.com/nerfstudio-project/gsplat) 패키지의 `simple_trainer.py`예입니다`gsplat_simple_trainer`.
+ 명령으로 `export_script.py`사용할 수 있는 [KevinXu02/splatfacto-w](https://github.com/KevinXu02/splatfacto-w) 패키지의 입니다`splatfactow_export`.

이 레시피를 빌드하려면 [CUDA 팜 CloudFormation 템플릿을](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) 배포하여 빌드용 CUDA 플릿이 있는 Deadline Cloud 팜을 생성한 다음 패키지 빌드 작업을 제출합니다.

```
./submit-package-job nerfstudio
```

작업 간에 conda 환경을 재사용하려면 [conda\_queue\_env\_improved\_caching.yaml](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/conda_queue_env_improved_caching.yaml) 대기열 환경을 대기열에 연결합니다. NeRF Studio의 종속성 종료에는 많은 기가바이트의 패키지가 포함되어 있으므로 캐싱은 상당한 시간과 대역폭을 절약합니다.

이 패키지를 사용하는 작업 번들은 섹션을 참조하세요[Deadline Cloud의 비디오에서 3D 가우시안 스플랫팅 훈련](examples-jb-gaussian-splatting.md).