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Deadline Cloud 的康达食谱示例 - 截止日期云

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

Deadline Cloud 的康达食谱示例

deadline- cloud-samples 存储库中的 conda_recipes 目录包含用于创建 Amazon S3 conda 频道并在其中构建软件包的示例工具。这些食谱使用 rattler-build，或者在某些情况下，使用较旧的 conda-build。https://docs.conda.io/projects/conda-build/

每个配方目录都包含一个deadline-cloud.yaml元数据文件，该文件列出了配方构建的康达平台，并配置了如何将配方提交到截止日期云。该conda_recipes目录中的submit-package-job命令向名称以开头的队列提交配方，Package并使用该队列的作业附件存储桶作为 conda 频道。

有关设置，请参阅使用 S3 https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/configure-jobs-s3-channel.html 创建 conda 频道。有关基础打包概念，请参阅为应用程序或插件https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/conda-package.html创建 conda 包。

要提交 Blender 4.5 编译任务，请从示例存储库的conda_recipes目录中运行以下命令：

./submit-package-job blender-4.5

要提交同时适用于 Linux 和 Windows 的版本，请执行以下操作：

./submit-package-job blender-4.5 -p linux-64 -p win-64

要为中列出的每个平台提交版本，请执行deadline-cloud.yaml以下操作：

./submit-package-job blender-4.5 --all-platforms

目录中的 conda_build_linux_package 任务包是提交的空缺职位描述模板。submit-package-job它在工作器rattler-build上运行conda-build或运行，将配方目录和可选源存档作为输入，并将生成的包写入队列的 conda 频道。

通过 URL 提取食谱的源档案存放在 archive_files 目录中。需要安装程序或可再发行存档（如 Maya、Cinema 4D 或 Nuke）的配方必须在编译时从该目录中读取。

该存储库还包括自行打包 Deadline Cloud 客户端库的配方，这样作业就可以从队列中调用 Deadline Cloud API：

  • 截止日期：Deadline Cloud Python 客户端（deadlineCLI 和deadline.job_attachments），打包适用于 Linux、Windows、Linux ARM 和 macOS。

  • openjd-adaptor-runtime：DCC Open Job Description 适配器在其之上构建的运行时，打包为带有 Python 3.13 的 Linux 和 Windows。

以下部分描述了示例存储库中可用的配方系列。

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