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Erstellen Sie einen Conda-Kanal mit S3 - Deadline Cloud
Konfigurieren Sie die Berechtigungen für die Produktionswarteschlange für benutzerdefinierte Conda-PaketeFügen Sie einer Warteschlangenumgebung einen Conda-Kanal hinzu

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Erstellen Sie einen Conda-Kanal mit S3

Wenn deine Jobs Anwendungen ausführen müssen, die auf dem deadline-cloud Channel oder dem Channel auf der Conda-Forge-Website nicht verfügbar sind, kannst du einen benutzerdefinierten Conda-Channel hosten, um deine eigenen Pakete bereitzustellen. conda-forge Wenn Sie eine Warteschlange in der AWS Deadline Cloud-Konsole (Deadline Cloud) erstellen, fügt die Konsole standardmäßig eine Conda-Warteschlangenumgebung hinzu. Um Ihre Pakete für Jobs verfügbar zu machen, fügen Sie den benutzerdefinierten Channel zur Warteschlangenumgebung hinzu.

Ein Conda-Channel ist statisch gehosteter Inhalt, den Sie auf verschiedene Arten auf der Website prefix.dev hosten können, unter anderem in einem Dateisystem oder in einem Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -Bucket. Wenn Ihre Deadline Cloud-Farm ein gemeinsam genutztes Dateisystem für Assets verwendet, können Sie einen beliebigen Pfad als Kanalnamen verwenden. Sie können den Kanal in einem Amazon S3-Bucket hosten, um mithilfe von AWS Identity and Access Management (IAM) -Berechtigungen einen umfassenderen Zugriff zu ermöglichen.

Sie können Pakete lokal Pakete lokal erstellen und testen erstellen und testen und sie dann in einem Channel Veröffentlichen Sie Pakete auf einem Amazon S3-Conda-Kanal veröffentlichen. Das lokale Erstellen von Paketen ist eine einfache Möglichkeit, mit der Iteration von Paket-Build-Rezepten zu beginnen, ohne dass eine Infrastruktur eingerichtet werden muss. Du kannst auch eine Deadline Cloud-Warteschlange zum Erstellen von Paketen verwenden, um Pakete zu erstellen und sie in einem Channel zu veröffentlichen. Eine Warteschlange für die Paketerstellung vereinfacht die Verwaltung von Paketen für mehrere Betriebssysteme und Beschleunigerkonfigurationen. Sie können Versionen aktualisieren und vollständige Sätze von Paket-Builds von überall aus einreichen.

Du kannst Kanäle für dein Studio und deine Deadline Cloud-Farm auf verschiedene Arten konfigurieren. Sie können einen Amazon S3-Kanal haben und alle Ihre Workstations und Farm-Hosts so konfigurieren, dass sie ihn verwenden. Sie können auch mehr als einen Kanal haben und die Spiegelung mit AWS DataSync () DataSync einrichten. Beispielsweise kann Ihre Deadline Cloud-Warteschlange für die Paketerstellung in einem Amazon S3-Channel veröffentlicht werden, der für Workstations und lokale Farm-Hosts vor Ort gespiegelt wird.

Themen

Konfigurieren Sie die Berechtigungen für die Produktionswarteschlange für benutzerdefinierte Conda-Pakete

Ihre Produktionswarteschlange benötigt nur Leseberechtigungen für das /Conda Präfix im S3-Bucket der Warteschlange. Öffnen Sie die AWS Identity and Access Management (IAM) -Seite für die Rolle, die der Produktionswarteschlange zugeordnet ist, und ändern Sie die Richtlinie wie folgt:

  1. Öffnen Sie die Deadline Cloud-Konsole und navigieren Sie zur Seite mit den Warteschlangendetails für die Paketerstellungswarteschlange.

  2. Wählen Sie die Warteschlangen-Servicerolle und wählen Sie dann Warteschlange bearbeiten aus.

  3. Scrollen Sie zum Abschnitt Warteschlangendienst-Rolle und wählen Sie dann in der IAM-Konsole diese Rolle anzeigen aus.

  4. Wählen Sie aus der Liste der Berechtigungsrichtlinien die AmazonDeadlineCloudQueuePolicy für Ihre Warteschlange aus.

  5. Wählen Sie auf der Registerkarte Berechtigungen die Option Bearbeiten aus.

  6. Fügen Sie der Warteschlangendienst-Rolle einen neuen Abschnitt wie den folgenden hinzu. Ersetzen Sie amzn-s3-demo-bucket und 111122223333 durch Ihren eigenen Bucket und Ihr eigenes Konto.

    {
   "Effect": "Allow",
   "Sid": "CustomCondaChannelReadOnly",
   "Action": [
    "s3:GetObject",
    "s3:ListBucket"
   ],
   "Resource": [
    "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket",
    "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket/Conda/*"
   ],
   "Condition": {
    "StringEquals": {
     "aws:ResourceAccount": "111122223333"
    }
   }
  },

Fügen Sie einer Warteschlangenumgebung einen Conda-Kanal hinzu

Um den S3-Conda-Kanal zu verwenden, müssen Sie den s3://amzn-s3-demo-bucket/Conda/Default Kanalstandort zum CondaChannels Parameter der Jobs hinzufügen, die Sie an Deadline Cloud senden. Die mit Deadline Cloud bereitgestellten Absender stellen Felder zur Verfügung, in denen benutzerdefinierte Conda-Kanäle und -Pakete angegeben werden können.

Sie können vermeiden, jeden Job zu ändern, indem Sie die Conda-Warteschlangenumgebung für Ihre Produktionswarteschlange bearbeiten. Führen Sie die folgenden Schritte aus:

  1. Öffnen Sie die Deadline Cloud-Konsole und navigieren Sie zur Seite mit den Warteschlangendetails für die Produktionswarteschlange.

  2. Wählen Sie den Tab Umgebungen.

  3. Wählen Sie die Conda-Warteschlangenumgebung aus, und klicken Sie dann auf Bearbeiten.

  4. Wählen Sie den JSON-Editor und suchen Sie dann im Skript nach der Parameterdefinition fürCondaChannels.

  5. Bearbeiten Sie die Zeile default: "deadline-cloud" so, dass sie mit dem neu erstellten S3-Conda-Kanal beginnt:

    default: "s3://amzn-s3-demo-bucket/Conda/Default deadline-cloud"

Service-managed Flotten aktivieren standardmäßig eine flexible Kanalpriorität für Conda. blender=4.5Wenn bei einer Jobanfrage Blender 4.5 sowohl im neuen Channel als auch im Channel enthalten ist, wird das Paket aus dem deadline-cloud Kanal abgerufen, der zuerst in der Kanalliste steht. Wenn eine angegebene Paketversion im ersten Channel nicht gefunden wird, werden nachfolgende Kanäle der Reihe nach auf die Paketversion überprüft.

Für vom Kunden verwaltete Flotten können Sie die Verwendung von Conda-Paketen aktivieren, indem Sie eines der Conda-Warteschlangenumgebungsbeispiele im Deadline Cloud-Beispiel-Repository verwenden. Weitere Informationen finden Sie in den Beispielen für die Conda-Queue-Umgebung auf der Website. GitHub