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# Teste seus pacotes com um Maya trabalho de renderização
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Depois de criar os `maya-openjd` pacotes MayaMtoA, e, você pode testá-los com um trabalho de renderização. O repositório de amostras do Deadline Cloud contém um [toca-discos com o pacote de Arnold tarefas Maya /que](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/turntable_with_maya_arnold) renderiza uma animação usando e. Maya Arnold O pacote de tarefas também usa o FFmpeg para codificar um vídeo, que está disponível no canal. `conda-forge`

## Testes no local
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Você pode executar o modelo de trabalho em sua estação de trabalho usando a [CLI do Open Job Description](https://github.com/OpenJobDescription/openjd-cli#readme). Instale a CLI com. `pip`

```
pip install openjd-cli
```

No `job_bundles` diretório no repositório de amostras, execute o comando a seguir. O `ErrorOnArnoldLicenseFail=false` parâmetro diz Arnold para renderizar com marcas d'água em vez de falhar quando nenhuma licença está disponível.

```
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
```

A `--environment` opção aplica o ambiente conda queue, que cria um ambiente virtual conda com os pacotes especificados em. `CondaPackages` O `CondaChannels` parâmetro inclui o canal local para seus pacotes personalizados e `conda-forge` para`ffmpeg`. Se você publicou em um canal do Amazon S3 em vez de em um canal local, substitua o `file://` caminho pela URL do seu `s3://` canal.

Quando o trabalho é concluído, a saída renderizada está no `turntable_with_maya_arnold/output/` diretório.

## Testando no Deadline Cloud
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Depois de configurar sua fila de produção para usar o canal conda do Amazon S3, envie o trabalho de renderização para o Deadline Cloud. Adicione o `conda-forge` canal ao `CondaChannels` parâmetro em seu ambiente de fila conda para fornecer uma fonte `ffmpeg` e as dependências do Python que o adaptador exige. No `job_bundles` diretório no repositório de amostras, execute o comando a seguir.

```
deadline bundle submit turntable_with_maya_arnold
```

Use o monitor Deadline Cloud para acompanhar o progresso do trabalho. No monitor, selecione a tarefa para o trabalho e escolha **Exibir registros**. Selecione a ação de sessão **Launch Conda** para verificar se os `maya-openjd` pacotes `maya``maya-mtoa`,, e foram encontrados no canal Amazon S3.