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Codebeispiele für Deadline Cloud
Das GitHub Deadline-Cloud-Samples-Repository
In den folgenden Abschnitten werden die einzelnen Beispielkategorien beschrieben und Links zu einzelnen Themen enthalten, in denen erklärt wird, wann die einzelnen Beispiele verwendet werden sollten.
Tutorials
Vollständige Anleitungen, die Sie von den Voraussetzungen bis hin zu einem funktionierenden Ergebnis bei einem echten Workload führen. Jedes Tutorial behandelt die Voraussetzungen, schrittweise Anleitungen, Parameterreferenzen und die Bereinigung.
Details hierzu finden Sie unter Anleitungen für Deadline Cloud.
Beispiele für Jobpakete
Job-Bundles definieren Jobs, die Sie an eine Deadline Cloud-Warteschlange senden. Das Repository enthält Auftragspakete für Renderer zur Erstellung digitaler Inhalte (DCC) wie Maya, Blender, Houdini, Nuke, 3ds Max, Cinema 4D und VRED. KeyShot Es enthält auch Workloads für maschinelles Lernen, Rendering-Pipelines mit mehreren Schritten und kleine Beispiele, die einzelne Konzepte wie Jobparameter, Umgebungen und Jobanhänge veranschaulichen.
Details hierzu finden Sie unter Beispiele für Jobpakete für Deadline Cloud.
Beispiele für Conda-Rezepte
Conda-Rezepte erstellen Conda-Pakete, die über eine Warteschlangenumgebung Anwendungen und Plugins für Ihre Jobs bereitstellen. Das Repository enthält Rezepte für viele Versionen von Maya, Blender, Houdini, Nuke, 3ds Max, Cinema 4D und Unreal Engine sowie Renderer-Plugins wie Arnold und Redshift. KeyShot V-Ray
Details hierzu finden Sie unter Conda Rezeptbeispiele für Deadline Cloud.
CloudFormation Beispiele für Vorlagen
CloudFormation Vorlagen stellen Farmen und die unterstützende Infrastruktur bereit. Das Repository umfasst eine Vorlage für eine Starter-Farm, Vorlagen für die Verbindung von vom Service verwalteten Flotten mit privaten VPC-Ressourcen sowie Vorlagen für Kapazitätsmanagement, Bereitschaftsplanung, Flottenzustandsprüfungen und Budgetbenachrichtigungen.
Details hierzu finden Sie unter CloudFormation Vorlagenbeispiele für Deadline Cloud.
Beispiele für Host-Konfigurationsskripte
Host-Konfigurationsskripten werden mit erhöhten Rechten für Service-Managed Fleet Worker ausgeführt, um Software zu installieren, GPU-Laufzeiten für Container zu konfigurieren, Schriften zu installieren, Swap zu aktivieren und andere administrative Aufgaben auszuführen. Sie hängen über die Deadline Cloud-Konsole oder den update-fleet CLI-Befehl ein Skript an eine Flotte an.
Details hierzu finden Sie unter Beispiele für Host-Konfigurationsskripte für Deadline Cloud.
Beispiele für Warteschlangenumgebungen
Warteschlangenumgebungen bieten Softwareanwendungen für Ihre Jobs. Das Repository umfasst mehrere Conda-basierte Warteschlangenumgebungen mit unterschiedlichen Leistungsabstrichen, eine Rez-based Warteschlangenumgebung für vom Kunden verwaltete Flotten mit einem gemeinsamen Dateisystem, eine Pip-basierte Warteschlangenumgebung für Python-only Pakete und eine Warteschlangenumgebung, die nutzungsbasierte Lizenzierung unterbricht, sodass Sie einen benutzerdefinierten Lizenzserver verwenden können.
Details hierzu finden Sie unter Beispiele für Warteschlangenumgebungen für Deadline Cloud.
Andere Beispiele
Das Repository enthält auch die folgenden Beispiele:
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Erstellen Sie ein Amazon Linux 2023 Docker-Image für Deadline Cloud, das Worker-Äquivalent entspricht— Ein Dockerfile, das den Paketsatz des Deadline Cloud Service-Managed Fleet (SMF) Worker AMI auf Amazon Linux 2023 repliziert.
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Erstellen Sie ein Blender-Docker-Image für das GPU-Rendern in Deadline Cloud— Ein Dockerfile, das Blender mit dem OpenJD-Adapter und der GPU-Unterstützung für das Cycles-Rendern in einem Container verpackt.
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Dateien in Deadline Cloud-Jobanhänge hochladen— Ein Skript, das Dateien und Verzeichnisse von Ihrer Workstation oder Ihrem Server in den Deadline Cloud-Speicher für Jobanhänge hochlädt.
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Setzen Sie feste Lizenzlimits mit einem Deadline Cloud Submission Hook durch— Ein Submission-Hook, der feste Lizenzlimits durchsetzt, indem er die Funktion Deadline Cloud Limits mit einem Pre-Submission-Hook kombiniert.
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Fähigkeiten von KI-Agenten für Deadline Cloud— Wiederverwendbare Fähigkeiten von KI-Agenten, die einen Agenten durch das Schreiben von Auftragspaketen, das Erstellen von Conda-Paketen und das Erstellen von Windows-Hostkonfigurationsskripten führen.
Weitere Ressourcen
Die folgenden Ressourcen helfen Ihnen dabei, Ihre eigenen Beispiele in Deadline Cloud zu verfassen und auszuführen.
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Vorlagen für offene Stellenbeschreibungen (OpenJD) für Deadline Cloud— Erfahren Sie, wie Sie Ihre eigenen Jobpakete für Deadline Cloud erstellen können.
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Einsatz von KI-Agenten mit Deadline Cloud— Verwenden Sie KI-Agenten, um Job-Bundles zu schreiben, Conda-Pakete zu entwickeln und Jobs zu beheben.
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Öffnen Sie die Jobbeschreibungsspezifikationen
unter GitHub — Das Schema und die Referenz für Jobvorlagen, die von Deadline Cloud ausgeführt werden. -
deadline-cloud-samples
on GitHub — Das Quell-Repository für alle Beispiele in diesem Kapitel.
Themen
