기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# Deadline Cloud용 Pip 대기열 환경
<a name="examples-queue-env-pip"></a>

[pip\_queue\_env.yaml](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/pip_queue_env.yaml) 대기열 환경은 conda 또는 Rez와 같은 패키지 관리자가 아닌 [pip](https://pip.pypa.io/) 및 표준 라이브러리 [venv](https://docs.python.org/3/library/venv.html) 모듈을 사용하여 작업에 Python 패키지를 제공합니다.

작업이 `PipPackages` 파라미터 값을 제공하면 대기열 환경은 세션 작업 디렉터리에 Python 가상 환경을 생성하고, pip를 사용하여 요청된 패키지를 설치하고, 사용 가능한 패키지로 작업 단계가 실행되도록 활성화합니다. `PipPackages`가 비어 있으면 대기열 환경에서 아무 작업도 수행하지 않으므로 사용하지 않는 작업도 실행하는 대기열에 추가할 수 있습니다.

`PipIndexUrl` 및 `PipExtraIndexUrls` 파라미터를 사용하면 기본 [PyPI](https://pypi.org/) 인덱스 대신 [AWS CodeArtifact](https://docs.aws.amazon.com/codeartifact/latest/ug/welcome.html) 리포지토리와 같은 프라이빗 패키지 인덱스에서 작업을 설치할 수 있습니다.

conda 및 Rez와 달리 pip 및 venv는 Python 자체에 포함되어 있으므로 작업자 호스트에는에 `python3` (또는 `python`) 인터프리터만 필요합니다`PATH`. Deadline Cloud 서비스 관리형 플릿은 플릿을 제공합니다.

[pip\_package\_job](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/pip_package_job) 작업 번들은이 대기열 환경을 사용하는 작업을 제출하는 방법을 보여줍니다. 대기열 환경 없이 동일한 pip 환경을 인라인으로 정의하는 작업 번들은 [pip\_self\_contained\_job](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/pip_self_contained_job)을 참조하세요.