Conda Rezeptbeispiele für Deadline Cloud

Das Verzeichnis conda_recipes im Deadline-Cloud-Samples-Repository enthält Beispieltools zum Erstellen eines Amazon S3 S3-Conda-Channels und zum Einbauen von Paketen darin. Die Rezepte verwenden Rattler-Build oder in einigen Fällen den älteren Conda-Build.

Jedes Rezeptverzeichnis enthält eine deadline-cloud.yaml Metadatendatei, die die Conda-Plattformen auflistet, für die das Rezept erstellt wurde, und konfiguriert, wie das Rezept an Deadline Cloud übermittelt wird. Der submit-package-job Befehl im conda_recipes Verzeichnis sendet ein Rezept an eine Warteschlange, deren Name mit beginnt, Package und verwendet den Bucket mit den Job-Anhängen der Warteschlange als Conda-Kanal.

Informationen zur Einrichtung finden Sie unter Einen Conda-Kanal mit S3 erstellen. Informationen zu den zugrunde liegenden Paketierungskonzepten finden Sie unter Erstellen eines Conda-Pakets für eine Anwendung oder ein Plugin.

Um einen Blender 4.5-Build-Job einzureichen, führen Sie Folgendes aus dem conda_recipes Verzeichnis des Beispiel-Repositorys aus:

./submit-package-job blender-4.5

Um einen Build für Linux und Windows einzureichen:

./submit-package-job blender-4.5 -p linux-64 -p win-64

Um einen Build für jede Plattform einzureichen, die unter aufgeführt istdeadline-cloud.yaml:

./submit-package-job blender-4.5 --all-platforms

Das Job-Bundle conda_build_linux_package im Verzeichnis ist die Vorlage Open Job Description, die übermittelt wird. submit-package-job Es läuft conda-build oder rattler-build auf einem Worker, verwendet ein Rezeptverzeichnis und optionale Quellarchive als Eingabe und schreibt das erstellte Paket in den Conda-Kanal Ihrer Warteschlange.

Quellarchive, die Rezepte per URL abrufen, befinden sich im Verzeichnis archive_files. Rezepte, für die ein Installationsprogramm oder ein weiterverteilbares Archiv erforderlich ist, müssen manuell heruntergeladen werden (wie Maya, Cinema 4D oder Nuke), und werden bei der Erstellung aus diesem Verzeichnis gelesen.

Das Repository enthält auch Rezepte, die die Deadline Cloud-Clientbibliotheken selbst so verpacken, dass Jobs Deadline Cloud-APIs innerhalb einer Warteschlange aufrufen können:

In den folgenden Abschnitten werden die Rezeptfamilien beschrieben, die im Beispiel-Repository verfügbar sind.