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# Maya レンダージョブを使用してパッケージをテストする
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Maya、MtoA、および `maya-openjd`パッケージを構築したら、レンダリングジョブでそれらをテストできます。Deadline Cloud サンプルリポジトリには、 Mayaおよび を使用してアニメーションをレンダリングする [Maya/ ジョブバンドルを含むターンテーブルArnold](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/turntable_with_maya_arnold)が含まれていますArnold。また、ジョブバンドルは FFmpeg を使用して動画をエンコードします。動画はチャネルから入手できます`conda-forge`。

## ローカルでのテスト
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Open Job [Description CLI を使用して、ワークステーションでジョブ](https://github.com/OpenJobDescription/openjd-cli#readme)テンプレートを実行できます。で CLI をインストールします`pip`。

```
pip install openjd-cli
```

サンプルリポジトリの `job_bundles` ディレクトリから、次のコマンドを実行します。`ErrorOnArnoldLicenseFail=false` パラメータは、ライセンスが利用できないときに失敗するのではなく、ウォーターマークでレンダリングArnoldするように に指示します。

```
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
```

`--environment` オプションは conda キュー環境を適用し、 で指定されたパッケージを使用して conda 仮想環境を作成します`CondaPackages`。`CondaChannels` パラメータには、カスタムパッケージのローカルチャネルと `conda-forge`のローカルチャネルの両方が含まれます`ffmpeg`。ローカルチャネルではなく Amazon S3 チャネルに発行した場合は、`file://`パスを`s3://`チャネル URL に置き換えます。

ジョブが完了すると、レンダリングされた出力は `turntable_with_maya_arnold/output/` ディレクトリにあります。

## Deadline Cloud でのテスト
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Amazon S3 conda チャネルを使用するように本番キューを設定したら、レンダリングジョブを Deadline Cloud に送信します。`conda-forge` チャネルを conda キュー環境の `CondaChannels`パラメータに追加して、 のソース`ffmpeg`と、アダプターが必要とする Python の依存関係を提供します。サンプルリポジトリの `job_bundles` ディレクトリから、次のコマンドを実行します。

```
deadline bundle submit turntable_with_maya_arnold
```

Deadline Cloud モニターを使用して、ジョブの進行状況を追跡します。モニターで、ジョブのタスクを選択し、**ログの表示**を選択します。**Conda セッション起動**アクションを選択して`maya`、、`maya-mtoa`、および `maya-openjd`パッケージが Amazon S3 チャネルで見つかったことを確認します。