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# Erstellen Sie ein Infinigen Conda-Paket für Deadline Cloud
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Das [ Infinigen-1.19.0 ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/infinigen-1.19.0) Rattler-Build-Rezept auf der GitHub Website enthält Infinigen, einen prozeduralen 3D-Szenengenerator von Princeton Vision & Learning Lab. Weitere Informationen finden Sie unter Infinigen auf der Infinigen-Website. [https://infinigen.org/](https://infinigen.org/) Das Paket beinhaltet Folgendes:
+ Infinigen v1.19.0 Engine zur prozeduralen Szenengenerierung.
+ `bpy 4.2.0`(Blender als Python-Modul) für Headless-Rendern mit Cycles. Zur Laufzeit ist keine eigenständige Blender-Installation erforderlich.
+ Gemeinsam genutzte Terrain-C\+\+-Bibliotheken (CPU und optionales CUDA), kompiliert aus der Infinigen-Quelle für die Landschaftsgenerierung.

Um dieses Rezept zu erstellen, stellen Sie die [CloudFormation CUDA-Farmvorlage ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) auf der GitHub Website bereit, um eine Deadline Cloud-Farm mit einer CUDA-GPU-Flotte für den Build zu erstellen. Der Build erfordert einen GPU-Worker (für die CUDA-Terrainkompilierung) und dauert ungefähr 6 Minuten.

Reichen Sie den Build aus dem `conda_recipes` Verzeichnis ein:

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

Um Conda-Umgebungen zwischen Aufträgen wiederzuverwenden, hängen Sie die Warteschlangenumgebung [ conda\_queue\_env\_improved\_caching.yaml ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/conda_queue_env_improved_caching.yaml) auf der Website an Ihre Warteschlange an. GitHub Das Schließen der Abhängigkeiten von Infinigen enthält viele Gigabyte an Paketen, sodass Caching viel Zeit und Bandbreite spart.

Ein Auftragspaket, das dieses Paket verwendet, finden Sie unter. [Generieren Sie prozedurale 3D-Szenen mit Infinigen auf Deadline Cloud](examples-jb-infinigen.md)