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# Crie um pacote conda do NerF Studio para o Deadline Cloud
<a name="examples-conda-nerfstudio"></a>

[A receita do [nerfstudio](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/nerfstudio) rattler-build empacota o NerF Studio, além do seguinte:](https://docs.nerf.studio/)
+ O modelo externo [Splatfacto in the Wild](https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splatw.html).
+ Dependências do NerF Studio que ainda não estão disponíveis no conda-forge.
+ O `simple_trainer.py` exemplo do [nerfstudio/gsplat](https://github.com/nerfstudio-project/gsplat)pacote, disponível como comando`gsplat_simple_trainer`.
+ O [KevinXu02/splatfacto-w](https://github.com/KevinXu02/splatfacto-w)pacote está `export_script.py` disponível como comando`splatfactow_export`.

Para criar essa receita, implante o [ CloudFormation modelo de fazenda CUDA](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) para criar uma fazenda do Deadline Cloud com uma frota CUDA para a construção e, em seguida, envie o trabalho de criação do pacote:

```
./submit-package-job nerfstudio
```

Para reutilizar ambientes conda entre trabalhos, anexe o ambiente de fila [conda\_queue\_env\_improved\_caching.yaml à sua fila](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/conda_queue_env_improved_caching.yaml). Como o encerramento da dependência do NerF Studio contém muitos gigabytes de pacotes, o armazenamento em cache economiza tempo e largura de banda significativos.

Para obter um pacote de tarefas que usa esse pacote, consulte[Treine 3D Gaussian Splatting a partir de um vídeo no Deadline Cloud](examples-jb-gaussian-splatting.md).