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# Deadline Cloud에서 작업 환경 사용
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다음 작업 번들은 개발자 안내서의 [OpenJD 대기열 환경을 사용하여 작업 환경 제어](control-the-job-environment.md) 섹션을 보완합니다. 각 번들은 [Open Job Description 환경을](https://github.com/OpenJobDescription/openjd-specifications/wiki/2023-09-Template-Schemas#4-environment) 사용하는 다양한 방법을 보여줍니다.

[job\_env\_vars](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/job_env_vars)  
작업 환경을 통해 환경 변수를 설정합니다.

[job\_env\_with\_new\_command](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/job_env_with_new_command)  
작업 환경을 통해 작업 명령을 래핑합니다.

[job\_env\_대몬\_프로세스](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/job_env_daemon_process)  
작업과 함께 백그라운드 데몬 프로세스를 실행합니다.

[pip\_self\_contained\_작업](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/pip_self_contained_job)  
를 사용하여 Python 가상 환경을 생성하고 대기열 환경 없이 작업 단계를 `PATH` 위해에 `pip` 추가하는 작업 환경을 정의합니다. Deadline Cloud 서비스 관리형 플릿 작업자를 포함하여 `python3` 사용 가능한 모든 Linux 작업자에서 실행됩니다.

[pip\_패키지\_작업](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/pip_package_job)  
작업 환경 [Deadline Cloud용 Pip 대기열 환경](examples-queue-env-pip.md) 대신를 통해 작업의 Python 종속성을 제공합니다. 작업은 대기열 환경에서 읽는 `PipPackages` 파라미터만 설정합니다. 이 스타일을 사용하여 pip 환경을 한 번 정의하고 대기열의 여러 작업에서 공유합니다.

대기열 수준 환경 예제에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Deadline Cloud에 대한 대기열 환경 예제](examples-queue-environments.md).