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Você pode usar um ambiente de fila para carregar aplicativos para 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 ver um exemplo usando 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 executada em um trabalhador e, em seguida, exclui o ambiente quando ela é concluída.
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_from_console.yaml no repositório
Se 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 da 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 pacote polars 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 obtido Blender 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 software para seu próprio uso.
Para obter uma lista dos softwares fornecidos 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 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 conda. Se precisar usar um gerenciador de pacotes diferente, por exemploRez, você pode criar um ambiente de fila personalizado que contém scripts que usam seu gerenciador de pacotes.
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 pelo. 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 o script termina de ser executado, 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 https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/rez_queue_env.yaml
Use pip para pacotes Python-only
Se os aplicativos ou bibliotecas de que seu trabalho precisa forem pacotes Python puros disponíveis no PyPI, você poderá usar pip e o venv módulo de biblioteca padrão do Python em vez de conda ou. Rez Essa abordagem funciona bem quando um pacote não é publicado em um canal conda ou quando você quer um ambiente virtual menor do que o criado pelo conda. Ao contrário de conda eRez, pip e venv estão incluídos no próprio Python, portanto, os hosts de trabalho precisam apenas de um python3 intérprete no. PATH As frotas gerenciadas por serviços do Deadline Cloud oferecem 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 esses 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 poderá 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 PyPI público, defina os PipExtraIndexUrls parâmetros PipIndexUrl e fornecidos pelo ambiente de filas.
Se preferir não configurar um ambiente de fila, você pode definir o mesmo ambiente pip em linha em um pacote de tarefas. Para ver um exemplo de cada abordagem, consulte os pacotes de tarefas pip_package_job
Para filas de produção, fixe as versões do pacote no valor do PipPackages parâmetro em vez de instalar a versão mais recente a cada vez. A fixação de versões oferece ambientes reproduzíveis e evita quebras inesperadas quando um pacote publica uma nova versão. Se um trabalho depender da correspondência entre as versões do remetente e do adaptador, fixe-as na mesma versão.
Se seus funcionários de frota gerenciados pelo cliente executarem trabalhos em mais de um aplicativo de criação de conteúdo digital (DCC) e você instalar 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 os trabalhadores da sua frota gerenciada pelo cliente operam em uma sub-rede privada sem acesso à Internet, use um endpoint VPC na origem do pacote, um espelho pip privado ou, em vez disso, instale os pacotes na AMI do trabalhador.
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
