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. # Führen Sie eine VFX-Studio-Pipeline auf Deadline Cloud aus Das [ Beispiel ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/vfx_pipeline) vfx\_pipeline auf der GitHub Website ist eine funktionierende Shot-Render-and-Publish-Pipeline für ein Studio, das Renderings in eine Cloud-Farm verschiebt. Jeder Abschnitt der README-Datei beginnt mit einer Pipeline, die Sie bereits ausführen: einem Render-Scheduler, ständig aktiven Renderknoten, einem bereitgestellten NAS, einem Set-Project-Tool oder einem Veröffentlichungsschritt. Jeder Abschnitt zeigt den Deadline-Cloud-Mechanismus, zu dem er wird. Fast alles im Beispiel ist ein Platzhalter, den Sie gegen Ihre eigenen Werkzeuge austauschen können. Blender steht für Ihr DCC, ein triviales Python-Add-on für Ihre Drittanbieter- oder internen Plugins, ein kleines Launcher-Skript für Ihren Umgebungsmanager und ein lokales Verzeichnis für Ihr gemeinsam genutztes Netzlaufwerk. Es gibt keinen Erstanbieter. Das Beispiel richtet sich an Studios, die die Einreichung über ihren eigenen Launcher vornehmen. Das Schrittdiagramm des Jobs rendert eine Aufgabe pro Frame, kodiert parallel einen Vorschaufilm und ein Miniaturbild und veröffentlicht dann eine Version in Autodesk Flow Production Tracking (ShotGrid), wobei die Anmeldeinformationen aus AWS Secrets Manager gelesen werden. Das DCC und die Plugins erreichen die Farm als Conda-Pakete, die aus den im Beispiel enthaltenen Rezepten erstellt und zur Laufzeit von einer Conda-Warteschlangenumgebung installiert werden. Fertige Ausgaben kehren über in den gemeinsam genutzten Speicher zurück. `deadline queue sync-output` Die README-Datei enthält eine exemplarische Vorgehensweise zur Erstellung der Pakete, zur Veröffentlichung des Conda-Kanals in Amazon S3 und zum Senden eines Beispiels. Informationen zu den im Beispiel verwendeten Bausteinen finden Sie unter[Open Job Description (OpenJD) -Vorlagen für Deadline Cloud](build-job-bundle.md), und. [Conda-Rezeptbeispiele für Deadline Cloud](examples-conda-recipes.md) [Beispiele für Warteschlangenumgebungen für Deadline Cloud](examples-queue-environments.md)