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# Erstellen Sie ein Infinigen-Conda-Paket für Deadline Cloud
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Das [Infinigen-1.19.0](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/infinigen-1.19.0) Rattler-Build-Rezeptpaket beinhaltet [Infinigen](https://infinigen.org/), einen prozeduralen 3D-Szenengenerator von Princeton Vision & Learning Lab. Das Paket beinhaltet Folgendes:
+ Infinigen v1.19.0 Engine zur prozeduralen Szenengenerierung.
+ `bpy 4.2.0`(Blender als Python-Modul) für kopfloses Rendern durch Cycles. Zur Laufzeit ist keine eigenständige Blender-Installation erforderlich.
+ Gemeinsam genutzte Terrain C\+\+-Bibliotheken (CPU und optionales CUDA), die aus dem Infinigen-Quellcode für die Generierung von Landschaften kompiliert wurden.

Um dieses Rezept zu erstellen, stellen Sie die [ CloudFormation CUDA-Farmvorlage](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) bereit, um eine Deadline Cloud-Farm mit einer CUDA-GPU-Flotte für den Build zu erstellen. Der Build erfordert einen GPU-Worker (für die CUDA-Terrainkompilierung) und dauert ungefähr 6 Minuten.

Reichen Sie den Build aus dem `conda_recipes` Verzeichnis ein:

```
./submit-package-job infinigen-1.19.0
```

Um Conda-Umgebungen zwischen Jobs wiederzuverwenden, hängen Sie die Warteschlangenumgebung [conda\_queue\_env\_improved\_caching.yaml an Ihre Warteschlange](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/conda_queue_env_improved_caching.yaml) an. Die Schließung von Abhängigkeiten von Infinigen umfasst viele Gigabyte an Paketen, sodass das Zwischenspeichern erheblich Zeit und Bandbreite spart.

Ein Auftragspaket, das dieses Paket verwendet, finden Sie unter. [Generieren Sie prozedurale 3D-Szenen mit Infinigen auf Deadline Cloud](examples-jb-infinigen.md)