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# Crie um pacote conda 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 no site inclui o [ NerF Studio do GitHub site do Nerfstudio, além ](https://docs.nerf.studio/) do seguinte:
+ O modelo [ externo ](https://docs.nerf.studio/nerfology/methods/splatw.html) Splatfacto in the Wild.
+ 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`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) no GitHub site para criar uma fazenda 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 no site à sua fila](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/blob/mainline/queue_environments/conda_queue_env_improved_caching.yaml). GitHub Como o fechamento da dependência do NerF Studio contém muitos gigabytes de pacotes, o armazenamento em cache economiza tempo e largura de banda significativos.

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