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# Crea un pacchetto conda NerF Studio per Deadline Cloud
<a name="examples-conda-nerfstudio"></a>

I pacchetti di [ ricette nerfstudio ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/conda_recipes/nerfstudio) rattler-build NerF Studio più i seguenti: [https://docs.nerf.studio/](https://docs.nerf.studio/)
+ Il modello esterno Splatfacto in the Wild. [https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splatw.html](https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splatw.html)
+ Dipendenze di NerF Studio che non sono ancora disponibili su conda-forge.
+ L'`simple_trainer.py`esempio del [ nerfstudio/gsplat ](https://github.com/nerfstudio-project/gsplat) pacchetto, disponibile come comando. `gsplat_simple_trainer`
+ Il [ KevinXu02/splatfacto-w ](https://github.com/KevinXu02/splatfacto-w) pacchetto`export_script.py`, disponibile come comando`splatfactow_export`.

Per creare questa ricetta, implementa il CloudFormation modello di farm [ CUDA ](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) per creare una farm Deadline Cloud con una flotta CUDA per la compilazione, quindi invia il processo di compilazione del pacchetto:

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

Per riutilizzare gli ambienti conda tra i lavori, collega l'ambiente di coda [ conda\_queue\_env\_improved\_caching.yaml alla tua coda](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/conda_queue_env_improved_caching.yaml). Poiché la chiusura delle dipendenze di NerF Studio contiene molti gigabyte di pacchetti, la memorizzazione nella cache consente di risparmiare tempo e larghezza di banda significativi.

Per un pacchetto di lavoro che utilizza questo pacchetto, vedere. [Addestra 3D Gaussian Splatting da un video su Deadline Cloud](examples-jb-gaussian-splatting.md)