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# Maya 렌더 작업으로 패키지 테스트
<a name="submit-render-maya-mtoa"></a>

Maya, MtoA및 `maya-openjd` 패키지를 빌드한 후 렌더링 작업으로 테스트할 수 있습니다. Deadline Cloud 샘플 리포지토리에는 Maya 및를 사용하여 애니메이션을 렌더링하는 [Maya/ 작업 번들이 포함된 턴테Arnold](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/turntable_with_maya_arnold)이블이 포함되어 있습니다Arnold. 또한 작업 번들은 FFmpeg를 사용하여 `conda-forge` 채널에서 사용할 수 있는 비디오를 인코딩합니다.

## 로컬 테스트
<a name="maya-test-locally"></a>

작업 [설명 열기 CLI를 사용하여 워크스테이션에서 작업](https://github.com/OpenJobDescription/openjd-cli#readme) 템플릿을 실행할 수 있습니다. 를 사용하여 CLI를 설치합니다`pip`.

```
pip install openjd-cli
```

샘플 리포지토리의 `job_bundles` 디렉터리에서 다음 명령을 실행합니다. 이 `ErrorOnArnoldLicenseFail=false` 파라미터는 Arnold에 라이선스를 사용할 수 없을 때 실패하는 대신 워터마크를 사용하여 렌더링하도록 지시합니다.

```
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` 옵션은에 지정된 패키지를 사용하여 conda 가상 환경을 생성하는 conda 대기열 환경을 적용합니다`CondaPackages`. `CondaChannels` 파라미터에는 사용자 지정 패키지의 로컬 채널과의 로컬 채널`conda-forge`이 모두 포함됩니다`ffmpeg`. 로컬 채널 대신 Amazon S3 채널에 게시한 경우 `file://` 경로를 `s3://` 채널 URL로 바꿉니다.

작업이 완료되면 렌더링된 출력이 `turntable_with_maya_arnold/output/` 디렉터리에 있습니다.

## Deadline Cloud에서 테스트
<a name="maya-test-deadline-cloud"></a>

Amazon S3 conda 채널을 사용하도록 프로덕션 대기열을 구성한 후 Deadline Cloud에 렌더링 작업을 제출합니다. Conda 대기열 환경의 `CondaChannels` 파라미터에 `conda-forge` 채널을 추가하여 어댑터에 필요한 `ffmpeg` 및 Python 종속성의 소스를 제공합니다. 샘플 리포지토리의 `job_bundles` 디렉터리에서 다음 명령을 실행합니다.

```
deadline bundle submit turntable_with_maya_arnold
```

Deadline Cloud 모니터를 사용하여 작업 진행 상황을 추적합니다. 모니터에서 작업의 작업을 선택하고 **로그 보기를** 선택합니다. **Conda 세션 시작** 작업을 선택하여 `maya`, `maya-mtoa`및 `maya-openjd` 패키지가 Amazon S3 채널에서 발견되었는지 확인합니다.