As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Forneça inscrições para seus empregos
Você pode usar um ambiente de fila para carregar aplicativos e processar seus trabalhos. Ao criar uma frota gerenciada por serviços usando o console do Deadline Cloud, você tem a opção de criar um ambiente de fila que usa o gerenciador de pacotes conda para carregar aplicativos.
Se quiser usar um gerenciador de pacotes diferente, você pode criar um ambiente de fila para esse gerenciador. Para obter um exemplo de uso do Rez, consulteUse um gerenciador de pacotes diferente.
O Deadline Cloud fornece um canal conda para carregar uma seleção de aplicativos de renderização em seu ambiente. Eles apoiam os remetentes que o Deadline Cloud fornece para aplicativos de criação de conteúdo digital.
Você também pode carregar software para o conda-forge usar em seus trabalhos. Os exemplos a seguir mostram modelos de trabalho usando o ambiente de fila fornecido pelo Deadline Cloud para carregar aplicativos antes de executar o trabalho.
Tópicos
Obtendo um aplicativo de um canal conda
Você pode criar um ambiente de fila personalizado para seus funcionários do Deadline Cloud que instala o software de sua escolha. Esse exemplo de ambiente de fila tem o mesmo comportamento do ambiente usado pelo console para frotas gerenciadas por serviços. Ele executa o conda diretamente para criar o ambiente.
O ambiente cria um novo ambiente virtual conda para cada sessão do Deadline Cloud que é executada em um trabalhador e, em seguida, exclui o ambiente quando termina.
O Conda armazena em cache os pacotes baixados para que eles não precisem ser baixados novamente, mas cada sessão deve vincular todos os pacotes ao ambiente.
O ambiente define três scripts que são executados quando o Deadline Cloud inicia uma sessão em um trabalhador. O primeiro script é executado quando a onEnter ação é chamada. Ele chama os outros dois para configurar variáveis de ambiente. Quando o script termina de ser executado, o ambiente conda fica disponível com todas as variáveis de ambiente especificadas definidas.
Para ver a versão mais recente do exemplo, consulte conda_queue_env_console_equivalent.yaml no repositório deadline-cloud-samples
Se você quiser usar um aplicativo que não está disponível no canal conda, você pode criar um canal conda no Amazon S3 e, em seguida, criar seus próprios pacotes para esse aplicativo. Para saber mais, consulte Crie um canal conda usando o S3.
Obtenha bibliotecas de código aberto do conda-forge
Esta seção descreve como usar bibliotecas de código aberto do conda-forge canal. O exemplo a seguir é um modelo de trabalho que usa o polars pacote Python.
O trabalho define os CondaChannels parâmetros CondaPackages e definidos no ambiente de fila que informam ao Deadline Cloud onde obter o pacote.
A seção do modelo de trabalho que define os parâmetros é:
- name: CondaPackages description: A list of conda packages to install. The job expects a Queue Environment to handle this. type: STRING default: polars - name: CondaChannels description: A list of conda channels to get packages from. The job expects a Queue Environment to handle this. type: STRING default: conda-forge
Para ver a versão mais recente do exemplo completo do modelo de trabalho, consulte stage_1_self_contained_template/template.yaml.
Obtenção Liquidificador do canal Deadline-Cloud
O exemplo a seguir mostra um modelo de trabalho que Blender vem do canal deadline-cloud conda. Esse canal oferece suporte aos remetentes que o Deadline Cloud fornece para software de criação de conteúdo digital, embora você possa usar o mesmo canal para carregar o software para seu próprio uso.
Para ver uma lista do software fornecido pelo deadline-cloud canal, consulte Ambiente de fila padrão no Guia do usuário do AWS Deadline Cloud.
Esse trabalho define o CondaPackages parâmetro definido no ambiente de fila para fazer com que o Deadline Cloud seja carregado Blender no ambiente.
A seção do modelo de trabalho que define o parâmetro é:
- name: CondaPackages type: STRING userInterface: control: LINE_EDIT label: Conda Packages groupLabel: Software Environment default: blender description: > Tells the queue environment to install Blender from the deadline-cloud conda channel.
Para ver a versão mais recente do exemplo completo do modelo de trabalho, consulte blender_render/template.yaml.
Use um gerenciador de pacotes diferente
O gerenciador de pacotes padrão do Deadline Cloud é o conda. Se você precisar usar um gerenciador de pacotes diferente, comoRez, você pode criar um ambiente de fila personalizado que contém scripts que usam seu gerenciador de pacotes em vez disso.
Esse exemplo de ambiente de fila fornece o mesmo comportamento do ambiente usado pelo console para frotas gerenciadas por serviços. Ele substitui o gerenciador de pacotes conda por. Rez
O ambiente define três scripts que são executados quando o Deadline Cloud inicia uma sessão em um trabalhador. O primeiro script é executado quando a onEnter ação é chamada. Ele chama os outros dois para configurar variáveis de ambiente. Quando a execução do script termina, o Rez ambiente fica disponível com todas as variáveis de ambiente especificadas definidas.
O exemplo pressupõe que você tenha uma frota gerenciada pelo cliente que usa um sistema de arquivos compartilhado para os pacotes Rez.
Para ver a versão mais recente do exemplo, consulte rez_queue_env.yaml
Use pip para pacotes Python-only
Se os aplicativos ou bibliotecas de que seus trabalhos precisam forem pacotes Python puros disponíveis no PyPI, você poderá usar pip e o módulo de biblioteca padrão do Python em vez de conda or. venv Rez Essa abordagem funciona bem quando um pacote não é publicado em um canal conda ou quando você deseja um ambiente virtual menor do que o criado pelo conda. Ao contrário de conda eRez, pip e venv estão incluídos no próprio Python, então os hosts de trabalho precisam apenas de um python3 intérprete no. PATH As frotas gerenciadas pelo serviço Deadline Cloud fornecem um.
O Ambiente de fila Pip para Deadline Cloud cria um ambiente virtual Python no diretório de trabalho da sessão quando um trabalho define o PipPackages parâmetro, instala os pacotes solicitados nele com pip e o ativa para que as etapas do trabalho sejam executadas com os pacotes disponíveis. Como o ambiente é criado no diretório de trabalho da sessão, o Deadline Cloud o limpa automaticamente quando a sessão termina, e você não precisa escrever sua própria lógica de limpeza. Se um trabalho não for definidoPipPackages, o ambiente de fila não fará nada, então você pode adicioná-lo a uma fila que também executa trabalhos que não o usam.
Para instalar pacotes de um índice privado, como um CodeArtifact repositório da AWS, em vez do índice público do PyPI, defina os parâmetros PipExtraIndexUrls e que PipIndexUrl o ambiente de filas fornece.
Se preferir não configurar um ambiente de fila, você pode definir o mesmo ambiente de pip embutido em um pacote de tarefas. Para ver um exemplo de cada abordagem, consulte os pacotes de trabalhos pip_package_job e pip_self_contained_job no repositório
Para filas de produção, fixe as versões do pacote no valor do PipPackages parâmetro em vez de instalar sempre a versão mais recente. A fixação de versões oferece ambientes reproduzíveis e evita quebras inesperadas quando um pacote publica uma nova versão. Se um trabalho depender das versões correspondentes do remetente e do adaptador, fixe ambas na mesma versão.
Se os funcionários da sua frota gerenciada pelo cliente executarem trabalhos para mais de um aplicativo de criação de conteúdo digital (DCC) e você instalar os adaptadores do Deadline Cloud com pip, instale cada adaptador em seu próprio ambiente virtual. Instalar vários adaptadores juntos no mesmo ambiente virtual pode fazer com que o pip resolva uma dependência compartilhada de uma versão que está em conflito com um dos adaptadores.
Os hosts de trabalho precisam de acesso à rede a uma fonte de pacote, como PyPI ou um espelho privado, para instalar pacotes quando uma sessão é iniciada. Se seus funcionários de frota gerenciados pelo cliente operam em uma sub-rede privada sem acesso à Internet, use um VPC endpoint para sua fonte de pacotes, um pip mirror privado ou instale os pacotes em sua AMI de trabalho.
A tabela a seguir resume as vantagens e desvantagens de cada gerenciador de pacotes para ajudá-lo a escolher qual deles usar.
| Gerenciador de pacote | Melhor para | Trade-offs |
|---|---|---|
| Conda (padrão) | Aplicativos DCC, dependências nativas complexas, pacotes multiplataforma | Ambientes maiores; os pacotes devem ser publicados em um canal conda |
| Rez | Pipelines de estúdio com infraestrutura existente Rez | Requer Rez instalação em hosts de trabalho e um sistema de arquivos compartilhado para o repositório de pacotes |
| Pip | Python-only pacotes, PyPI-hosted bibliotecas, instalações leves | Limitado a pacotes Python; sem resolução de dependência nativa |
Depois de escolher um ambiente de fila, anexe-o à sua fila. Você pode adicionar o modelo YAML da guia Ambientes de fila para sua fila no console do Deadline Cloud ou usar a operação deadline:. CreateQueueEnvironment Para obter instruções do console, consulte Criar um ambiente de fila no Guia do usuário do AWS Deadline Cloud. Para conectar um ambiente de fila à AWS CLI:
aws deadline create-queue-environment \ --farm-idFARM_ID\ --queue-idQUEUE_ID\ --priority 1 \ --template-type YAML \ --template file://queue-environment.yaml
