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Maya レンダージョブを使用してパッケージをテストする

Maya、MtoA、および maya-openjdパッケージを構築したら、レンダリングジョブでそれらをテストできます。Deadline Cloud サンプルリポジトリには、 Mayaおよび を使用してアニメーションをレンダリングする Maya/ ジョブバンドルを含むターンテーブルArnoldが含まれていますArnold。また、ジョブバンドルは FFmpeg を使用して動画をエンコードします。動画はチャネルから入手できますconda-forge。

ローカルでのテスト

Open Job Description CLI を使用して、ワークステーションでジョブテンプレートを実行できます。で CLI をインストールしますpip。

pip install openjd-cli

サンプルリポジトリの job_bundles ディレクトリから、次のコマンドを実行します。ErrorOnArnoldLicenseFail=false パラメータは、ライセンスが利用できないときに失敗するのではなく、ウォーターマークでレンダリングArnoldするように に指示します。

openjd run turntable_with_maya_arnold/template.yaml \
    --environment ../queue_environments/conda_queue_env_pyrattler.yaml \
    -p CondaPackages="maya maya-mtoa maya-openjd ffmpeg" \
    -p CondaChannels="file://$HOME/my-conda-channel conda-forge" \
    -p ErrorOnArnoldLicenseFail=false \
    -p FrameRange=1-5

--environment オプションは conda キュー環境を適用し、 で指定されたパッケージを使用して conda 仮想環境を作成しますCondaPackages。CondaChannels パラメータには、カスタムパッケージのローカルチャネルと conda-forgeのローカルチャネルの両方が含まれますffmpeg。ローカルチャネルではなく Amazon S3 チャネルに発行した場合は、file://パスをs3://チャネル URL に置き換えます。

ジョブが完了すると、レンダリングされた出力は turntable_with_maya_arnold/output/ ディレクトリにあります。

Deadline Cloud でのテスト

Amazon S3 conda チャネルを使用するように本稼働キューを設定したら、レンダリングジョブを Deadline Cloud に送信します。conda-forge チャネルを conda キュー環境の CondaChannelsパラメータに追加して、 のソースffmpegと、アダプターが必要とする Python の依存関係を提供します。サンプルリポジトリの job_bundles ディレクトリから、次のコマンドを実行します。

deadline bundle submit turntable_with_maya_arnold

Deadline Cloud モニターを使用して、ジョブの進行状況を追跡します。モニターで、ジョブのタスクを選択し、ログの表示を選択します。Launch Conda セッションアクションを選択してmaya、、maya-mtoa、および maya-openjdパッケージが Amazon S3 チャネルで見つかったことを確認します。