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# Esegui una pipeline di studio VFX su Deadline Cloud
<a name="examples-jb-vfx-pipeline"></a>

L'[esempio di ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/vfx_pipeline) vfx\_pipeline sul GitHub sito Web è una pipeline funzionante di shot-render-and-publish per uno studio che sposta i rendering in una cloud farm. Ogni sezione del file README parte da una pipeline già eseguita: uno scheduler di rendering, nodi di rendering always-on, un NAS montato, uno strumento di set-project o una fase di pubblicazione. Ogni sezione mostra il meccanismo di Deadline Cloud che diventa.

Quasi tutto ciò che è contenuto nell'esempio è un segnaposto da sostituire con strumenti personalizzati. Blender sostituisce il DCC, un semplice componente aggiuntivo di Python per i plugin di terze parti o interni, un piccolo script di avvio per il gestore dell'ambiente e una directory locale per l'unità di rete condivisa. Non esiste un mittente proprietario; l'esempio è destinato agli studi che gestiscono l'invio dal proprio launcher.

Il grafico delle fasi del lavoro esegue il rendering di un'attività per fotogramma, codifica un filmato di anteprima e una miniatura in parallelo, quindi pubblica una versione su Autodesk Flow Production Tracking () con le credenziali lette da AWS Secrets Manager. ShotGrid Il DCC e i plugin arrivano alla farm come pacchetti conda creati a partire da ricette incluse nell'esempio e installati in fase di esecuzione da un ambiente conda queue. Gli output finiti ritornano alla memoria condivisa tramite. `deadline queue sync-output`

Il README include una procedura dettagliata per la creazione dei pacchetti, la pubblicazione del canale conda su Amazon S3 e l'invio di una foto. Per gli elementi costitutivi utilizzati nell'esempio, vedi, e. [Modelli Open Job Description (OpenJD) per Deadline Cloud](build-job-bundle.md) [Esempi di ricette Conda per Deadline Cloud](examples-conda-recipes.md) [Esempi di ambienti di coda per Deadline Cloud](examples-queue-environments.md)