本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 為截止日期雲端建置 NeRF Studio conda 套件
<a name="examples-conda-nerfstudio"></a>

[nerfstudio](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/nerfstudio) rattler-build 配方會封裝 [NeRF Studio](https://docs.nerf.studio/) 加上下列項目：
+ Wild [外部模型中的 Splatfacto](https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splatw.html)。
+ Conda-forge 上尚未提供的 NeRF Studio 相依性。
+ [nerfstudio/gsplat](https://github.com/nerfstudio-project/gsplat) 套件`simple_trainer.py`的範例，可作為命令 使用`gsplat_simple_trainer`。
+ [KevinXu02/splatfacto-w](https://github.com/KevinXu02/splatfacto-w) 套件的 `export_script.py`，可作為命令 使用`splatfactow_export`。

若要建置此配方，請部署 [CUDA 陣列 CloudFormation 範本](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm)，以建立具有建置 CUDA 機群的截止日期雲端陣列，然後提交套件建置任務：

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

若要在任務之間重複使用 conda 環境，請將 [conda\_queue\_env\_improved\_caching.yaml](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/conda_queue_env_improved_caching.yaml) 佇列環境連接至佇列。由於 NeRF Studio 的相依性關閉包含許多 GB 的套件，因此快取可節省大量時間和頻寬。

如需使用此套件的任務套件，請參閱 [從截止日期雲端上的影片訓練 3D 高斯潑濺](examples-jb-gaussian-splatting.md)。