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使用Maya渲染作业测试你的软件包

构建MayaMtoA、和maya-openjd包之后，您可以使用渲染作业对其进行测试。Deadline Cloud 示例存储库包含一个带有Maya/Arnold任务包的转盘，该转盘使用Maya和渲染动画。Arnold任务包还用于 FFmpeg 对视频进行编码，该视频可从该conda-forge频道获得。

本地测试

您可以使用 Open Job Description CLI 在您的工作站上运行作业模板。使用安装 CLI pip。

pip install openjd-cli

在示例存储库的job_bundles目录中，运行以下命令。该ErrorOnArnoldLicenseFail=false参数告诉使用水印Arnold进行渲染，而不是在没有可用许可证时失败。

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

该--environment选项适用 conda 队列环境，该环境使用中指定的软件包创建一个 conda 虚拟环境。CondaPackages该CondaChannels参数包括您的自定义软件包的本地渠道和conda-forge的本地渠道ffmpeg。如果您发布到 Amazon S3 频道而不是本地频道，请将file://路径替换为您的s3://频道 URL。

作业完成后，渲染的输出位于turntable_with_maya_arnold/output/目录中。

在截止日期云上进行测试

将生产队列配置为使用 Amazon S3 conda 通道后，将渲染作业提交到 Deadline Cloud。将conda-forge通道添加到 conda 队列环境中的CondaChannels参数中，以提供适配器所需的 Python 依赖项的源代码ffmpeg和 Python 依赖关系。在示例存储库的job_bundles目录中，运行以下命令。

deadline bundle submit turntable_with_maya_arnold

使用 Deadline Cloud 监控器来跟踪任务的进度。在监视器中，选择作业的任务，然后选择查看日志。选择 La unch Conda 会话操作以验证是否在 Amazon S3 频道中找到了mayamaya-mtoa、和maya-openjd软件包。