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# Deadline Cloud 고객 관리형 플릿의 인라인 conda 대기열 환경
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샘플 리포지토리에는 `conda-queue-env-enter` 명령을 사용하는 대신 conda를 직접 실행하는 다음과 같은 인라인 conda 대기열 환경이 포함되어 있습니다.

[conda\_queue\_env\_inline.yaml](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/conda_queue_env_inline.yaml)  
콘솔 conda 대기열 환경과 거의 동일한 동작을 갖지만 conda를 직접 실행합니다. 작업자 호스트에서 실행되는 모든 열린 작업 설명 세션에 대해 새 conda 가상 환경을 생성한 다음 세션이 완료되면 환경을 삭제하는 것이 동작입니다. Conda는 다운로드한 패키지의 캐시를 유지하여 애플리케이션을 반복적으로 다시 다운로드하지 않지만 각 세션은 패키지를 가상 환경에 연결하는 오버헤드가 있습니다.  
`strict` 채널 우선 순위를 사용하는 콘솔 대기열 환경과 달리이 인라인 대기열 환경은 `flexible` 채널 우선 순위를 사용합니다.

[conda\_queue\_env\_inline\_improved\_caching.yaml](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/conda_queue_env_inline_improved_caching.yaml)  
여러 작업에서 conda 가상 환경을 재사용하는 메커니즘으로 인라인 conda 대기열 환경을 확장합니다. 기본 환경 이름은 conda 채널 및 패키지의 해시를 사용하거나 작업에서 이름을 명시적으로 설정할 수 있습니다. 파라미터는 패키지 업데이트를 실행하기 전에 환경을 사용하는 시간을 제어하므로 재사용된 환경을 활성화하는 데 일반적으로 몇 초가 걸립니다.

고객 관리형 플릿에서 이러한 대기열 환경을 사용하려면 작업자 호스트(예: AMI)에 conda를 설치하고 비대화형 bash 셸에서 작동`conda activate`하도록를 구성합니다. 샘플 [README](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/README.md)에는 Amazon Linux 2023, Ubuntu 및 Windows용 예제 설정 스크립트가 포함되어 있습니다.