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# Pruebe sus paquetes con un Maya trabajo de renderizado
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Después de crear los `maya-openjd` paquetes MayaMtoA, y, puede probarlos con un trabajo de renderizado. El repositorio de muestras de Deadline Cloud contiene un [tocadiscos con el paquete de Arnold tareasMaya/](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/turntable_with_maya_arnold)que renderiza una animación mediante Maya y. Arnold El paquete de tareas también utiliza FFmpeg para codificar un vídeo, que está disponible en el canal. `conda-forge`

## Pruebas a nivel local
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Puede ejecutar la plantilla de trabajo en su estación de trabajo mediante la [CLI de Open Job Description](https://github.com/OpenJobDescription/openjd-cli#readme). Instale la CLI con`pip`.

```
pip install openjd-cli
```

Desde el `job_bundles` directorio del repositorio de muestras, ejecute el siguiente comando. El `ErrorOnArnoldLicenseFail=false` parámetro indica Arnold que hay que renderizar con marcas de agua en lugar de fallar cuando no hay ninguna licencia disponible.

```
openjd run turntable_with_maya_arnold/template.yaml \
    --environment ../queue_environments/conda_queue_env_pyrattler.yaml \
    -p CondaPackages="maya maya-mtoa maya-openjd ffmpeg" \
    -p CondaChannels="file://$HOME/my-conda-channel conda-forge" \
    -p ErrorOnArnoldLicenseFail=false \
    -p FrameRange=1-5
```

La `--environment` opción aplica el entorno de cola conda, que crea un entorno virtual conda con los paquetes especificados en. `CondaPackages` El `CondaChannels` parámetro incluye tanto el canal local para sus paquetes personalizados como para. `conda-forge` `ffmpeg` Si ha publicado en un canal de Amazon S3 en lugar de en un canal local, sustituya la `file://` ruta por la URL de su `s3://` canal.

Cuando se complete el trabajo, el resultado renderizado estará en el `turntable_with_maya_arnold/output/` directorio.

## Probando en Deadline Cloud
<a name="maya-test-deadline-cloud"></a>

Después de configurar la cola de producción para usar el canal conda de Amazon S3, envíe el trabajo de renderizado a Deadline Cloud. Agregue el `conda-forge` canal al `CondaChannels` parámetro en su entorno de cola conda para proporcionar una fuente `ffmpeg` y las dependencias de Python que requiere el adaptador. Desde el `job_bundles` directorio del repositorio de muestras, ejecuta el siguiente comando.

```
deadline bundle submit turntable_with_maya_arnold
```

Utilice el monitor de Deadline Cloud para realizar un seguimiento del progreso del trabajo. En el monitor, selecciona la tarea para el trabajo y selecciona **Ver registros**. Seleccione la acción **Iniciar sesión de Conda** para comprobar que los `maya-openjd` paquetes `maya``maya-mtoa`, y se han encontrado en el canal Amazon S3.