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# Esegui l'agente worker Deadline Cloud
Prima di poter eseguire i lavori che invii alla coda nella tua farm di sviluppatori, devi eseguire il worker agent di AWS Deadline Cloud in modalità sviluppatore su un worker host.
Nel resto di questo tutorial, eseguirai AWS CLI le operazioni nella tua farm di sviluppatori utilizzando due schede. AWS CloudShell Nella prima scheda, puoi inviare lavori. Nella seconda scheda, puoi eseguire il worker agent.
**Nota**
Se lasci la CloudShell sessione inattiva per più di 20 minuti, scadrà il timeout e il worker agent verrà interrotto. Per riavviare il worker agent, segui le istruzioni della procedura seguente.
Prima di poter avviare un worker agent, devi configurare una farm, una coda e una flotta di Deadline Cloud. Per informazioni, consulta [Crea una Deadline Cloud farm](create-a-farm.md).
**Per eseguire il worker agent in modalità sviluppatore **
1. Con la tua fattoria ancora aperta nella prima CloudShell scheda, apri una seconda CloudShell scheda, quindi crea le `demoenv-persist` directory `demoenv-logs` e.
```
mkdir ~/demoenv-logs
mkdir ~/demoenv-persist
```
1. Scarica e installa i pacchetti Deadline Cloud worker agent da PyPI:
**Nota**
SìWindows, è necessario che i file dell'agente siano installati nella directory globale dei pacchetti del sito di Python. Gli ambienti virtuali Python non sono attualmente supportati.
```
python -m pip install deadline-cloud-worker-agent
```
1. Per consentire al worker agent di creare le directory temporanee per l'esecuzione dei lavori, crea una directory:
```
sudo mkdir /sessions
sudo chmod 750 /sessions
sudo chown cloudshell-user /sessions
```
1. Esegui l'agente worker di Deadline Cloud in modalità sviluppatore con `DEV_FARM_ID` le variabili `DEV_CMF_ID` che hai aggiunto a. `~/.bashrc`
```
deadline-worker-agent \
--farm-id $DEV_FARM_ID \
--fleet-id $DEV_CMF_ID \
--run-jobs-as-agent-user \
--logs-dir ~/demoenv-logs \
--persistence-dir ~/demoenv-persist
```
Quando il worker agent inizializza e quindi esegue il polling dell'operazione `UpdateWorkerSchedule` API, viene visualizzato il seguente output:
```
INFO Worker Agent starting
[2024-03-27 15:51:01,292][INFO ] 👋 Worker Agent starting
[2024-03-27 15:51:01,292][INFO ] AgentInfo
Python Interpreter: /usr/bin/python3
Python Version: 3.9.16 (main, Sep 8 2023, 00:00:00) - [GCC 11.4.1 20230605 (Red Hat 11.4.1-2)]
Platform: linux
...
[2024-03-27 15:51:02,528][INFO ] 📥 API.Resp 📥 [deadline:UpdateWorkerSchedule](200) params={'assignedSessions': {}, 'cancelSessionActions': {}, 'updateIntervalSeconds': 15} ...
[2024-03-27 15:51:17,635][INFO ] 📥 API.Resp 📥 [deadline:UpdateWorkerSchedule](200) params=(Duplicate removed, see previous response) ...
[2024-03-27 15:51:32,756][INFO ] 📥 API.Resp 📥 [deadline:UpdateWorkerSchedule](200) params=(Duplicate removed, see previous response) ...
...
```
1. Seleziona la tua prima CloudShell scheda, quindi elenca i lavoratori della flotta.
```
deadline worker list --fleet-id $DEV_CMF_ID
```
Viene visualizzato un output come il seguente:
```
Displaying 1 of 1 workers starting at 0
- workerId: worker-8c9af877c8734e89914047111f
status: STARTED
createdAt: 2023-12-13 20:43:06+00:00
```
In una configurazione di produzione, l'agente worker di Deadline Cloud richiede la configurazione di più utenti e directory di configurazione come utente amministrativo sulla macchina host. Puoi sovrascrivere queste impostazioni perché stai eseguendo lavori nella tua farm di sviluppo, alla quale solo tu puoi accedere.
## Fasi successive
Ora che un worker agent è in esecuzione sui tuoi worker host, puoi inviare lavori ai tuoi lavoratori. Puoi:
+ [Invia con Deadline Cloud](submit-a-job.md)utilizzando un semplice pacchetto di lavoro OpenJD.
+ [Invia offerte di lavoro con allegati di lavoro in Deadline Cloud](run-jobs-job-attachments.md)che condividono file tra workstation che utilizzano sistemi operativi diversi.