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# S3 を使用して conda チャネルを作成する
<a name="configure-jobs-s3-channel"></a>

ジョブで [https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/create-queue-environment.html#conda-queue-environment](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/create-queue-environment.html#conda-queue-environment)または [https://conda-forge.org/](https://conda-forge.org/)チャネルで利用できないアプリケーションを実行する必要がある場合は、カスタム conda チャネルをホストして独自のパッケージを提供できます。 AWS Deadline Cloud (Deadline Cloud) コンソールでキューを作成すると、コンソールはデフォルトで conda キュー環境を追加します。パッケージをジョブで使用できるようにするには、カスタムチャネルをキュー環境に追加します。

conda チャネルは、ファイルシステムや Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットなど、[さまざまな](https://rattler-build.prefix.dev/latest/publish/)方法でホストできる静的ホストコンテンツです。Deadline Cloud ファームがアセットに共有ファイルシステムを使用している場合は、その任意のパスをチャネル名として使用できます。 AWS Identity and Access Management (IAM) アクセス許可を使用して、より広範なアクセスのために Amazon S3 バケットでチャネルをホストできます。

[パッケージをローカルで構築してテスト](build-test-packages-locally.md)し、[チャネルに公開](publish-packages-s3-channel.md)できます。パッケージをローカルに構築すると、インフラストラクチャのセットアップなしでパッケージビルドレシピの反復処理を簡単に開始できます。Deadline Cloud [パッケージ構築キュー](automate-package-builds.md)を使用してパッケージを構築し、チャネルに公開することもできます。パッケージ構築キューは、複数のオペレーティングシステムとアクセラレーター設定のパッケージのメンテナンスを簡素化します。バージョンを更新し、パッケージビルドの完全なセットをどこからでも送信できます。

スタジオと Deadline Cloud ファームのチャネルは、複数の方法で設定できます。1 つの Amazon S3 チャネルを持ち、それを使用するようにすべてのワークステーションとファームホストを設定できます。複数のチャネルを持ち、 AWS DataSync (DataSync) でミラーリングを設定することもできます。例えば、Deadline Cloud パッケージ構築キューは、ワークステーションとオンプレミスファームホストのオンプレミスでミラーリングされる Amazon S3 チャネルに発行できます。

**Topics**
+ [ローカルでパッケージを構築およびテストする](build-test-packages-locally.md)
+ [Amazon S3 conda チャネルにパッケージを発行する](publish-packages-s3-channel.md)
+ [カスタム conda パッケージの本番キューのアクセス許可を設定する](#s3-channel-configure-permissions)
+ [conda チャネルをキュー環境に追加する](#s3-channel-add-channel)
+ [アプリケーションまたはプラグインの conda パッケージを作成する](conda-package.md)
+ [の conda ビルドレシピを作成する Blender](create-conda-recipe-blender.md)
+ [の conda ビルドレシピを作成する Autodesk Maya](create-conda-recipe-maya.md)
+ [Maya アダプターの conda ビルドレシピを作成する](create-conda-recipe-maya-openjd.md)
+ [Autodesk Maya to Arnold (MtoA) プラグインの conda ビルドレシピを作成する](create-conda-recipe-mtoa-plugin.md)
+ [Deadline Cloud でパッケージビルドを自動化する](automate-package-builds.md)

## カスタム conda パッケージの本番キューのアクセス許可を設定する
<a name="s3-channel-configure-permissions"></a>

本番キューには、キューの S3 バケットの `/Conda` プレフィックスへの読み取り専用アクセス許可が必要です。本番キューに関連付けられたロールの AWS Identity and Access Management (IAM) ページを開き、以下を使用してポリシーを変更します。

1. Deadline Cloud コンソールを開き、パッケージビルドキューのキューの詳細ページに移動します。

1. キューサービスロールを選択し、**キューの編集**を選択します。

1. **キューサービスロール**セクションまでスクロールし、**IAM コンソールでこのロールを表示する**を選択します。

1. アクセス許可ポリシーのリストから、キューの **AmazonDeadlineCloudQueuePolicy** を選択します。

1. アクセス**許可**タブから、**編集** を選択します。

1. 次のような新しいセクションをキューサービスロールに追加します。{{amzn-s3-demo-bucket}} と {{111122223333}} を独自のバケットとアカウントに置き換えます。

   ```
   {
      "Effect": "Allow",
      "Sid": "CustomCondaChannelReadOnly",
      "Action": [
       "s3:GetObject",
       "s3:ListBucket"
      ],
      "Resource": [
       "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket",
       "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket/Conda/*"
      ],
      "Condition": {
       "StringEquals": {
        "aws:ResourceAccount": "111122223333"
       }
      }
     },
   ```

## conda チャネルをキュー環境に追加する
<a name="s3-channel-add-channel"></a>

S3 conda チャネルを使用するには、Deadline Cloud に送信するジョブの `CondaChannels`パラメータに`s3://amzn-s3-demo-bucket/Conda/Default`チャネルの場所を追加する必要があります。Deadline Cloud で提供される送信者は、カスタム conda チャネルとパッケージを指定するフィールドを提供します。

本番キューの conda キュー環境を編集することで、すべてのジョブの変更を回避できます。次の手順に従ってください。

1. Deadline Cloud コンソールを開き、本番キューのキューの詳細ページに移動します。

1. 環境タブを選択します。

1. **Conda **キュー環境を選択し、**編集**を選択します。

1. **JSON エディタ**を選択し、スクリプトで のパラメータ定義を見つけます`CondaChannels`。

1. 新しく作成した S3 conda チャネルで始まる`default: "deadline-cloud"`ように行を編集します。

   ```
   default: "s3://amzn-s3-demo-bucket/Conda/Default deadline-cloud"
   ```

サービスマネージドフリートは、デフォルトで conda の柔軟なチャネル優先度を有効にします。Blender 4.5 が新しいチャネルと`deadline-cloud`チャネルの両方にある`blender=4.5`かどうかをリクエストするジョブの場合、パッケージはチャネルリストの最初のチャネルからプルされます。指定されたパッケージバージョンが最初のチャネルで見つからない場合、後続のチャネルはパッケージバージョンのためにチェックされます。

カスタマーマネージドフリートの場合、Deadline Cloud サンプルGitHubリポジトリの conda [キュー環境サンプルのいずれかを使用して、conda](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/README.md) パッケージの使用を有効にできます。