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 ein NeRF Studio-Conda-Paket für Deadline Cloud
<a name="examples-conda-nerfstudio"></a>

[Das [Nerfstudio](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/nerfstudio) Rattler-Build-Rezeptpaket enthält NeRF Studio plus Folgendes:](https://docs.nerf.studio/)
+ Das externe Modell von [Splatfacto in the Wild](https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splatw.html).
+ NeRF Studio-Abhängigkeiten, die auf Conda-Forge noch nicht verfügbar sind.
+ Das `simple_trainer.py` Beispiel des [nerfstudio/gsplat](https://github.com/nerfstudio-project/gsplat)Pakets, verfügbar als Befehl. `gsplat_simple_trainer`
+ Das [KevinXu02/splatfacto-w](https://github.com/KevinXu02/splatfacto-w)Paket`export_script.py`, verfügbar als Befehl`splatfactow_export`.

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-Flotte für den Build zu erstellen, und reichen Sie dann den Paketerstellungsauftrag ein:

```
./submit-package-job nerfstudio
```

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. Da die Schließung von Abhängigkeiten von NeRF Studio viele Gigabyte an Paketen umfasst, spart das Zwischenspeichern erheblich Zeit und Bandbreite.

Ein Auftragspaket, das dieses Paket verwendet, finden Sie unter. [Trainiere 3D-Gaussian Splatting anhand eines Videos auf Deadline Cloud](examples-jb-gaussian-splatting.md)