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# Créez un package Infinigen Conda pour Deadline Cloud
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La recette [infinigen-1.19.0](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/infinigen-1.19.0) Rattler-build intègre [Infinigen](https://infinigen.org/), un générateur de scènes 3D procédural du Princeton Vision & Learning Lab. Le forfait comprend les éléments suivants :
+ Moteur de génération de scènes procédurale Infinigen v1.19.0.
+ `bpy 4.2.0`(Blender en tant que module Python) pour un rendu sans tête via Cycles. Aucune installation autonome de Blender n'est nécessaire au moment de l'exécution.
+ Bibliothèques partagées Terrain C\+\+ (processeur et CUDA en option) compilées à partir de la source Infinigen pour la génération de paysages.

Pour créer cette recette, déployez le [ CloudFormation modèle de ferme CUDA](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) afin de créer une ferme Deadline Cloud avec un parc de processeurs graphiques CUDA pour la génération. La compilation nécessite un processeur graphique (pour la compilation du terrain CUDA) et prend environ 6 minutes.

Soumettez le build depuis le `conda_recipes` répertoire :

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

Pour réutiliser les environnements conda entre les tâches, attachez l'environnement de file d'attente [conda\_queue\_env\_improved\_caching.yaml à votre file](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/conda_queue_env_improved_caching.yaml) d'attente. La fermeture des dépendances d'Infinigen contient de nombreux gigaoctets de packages. La mise en cache permet donc d'économiser beaucoup de temps et de bande passante.

Pour un ensemble de tâches utilisant ce package, consultez[Générez des scènes 3D procédurales avec Infinigen sur Deadline Cloud](examples-jb-infinigen.md).