Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
AWS IoT Greengrass bietet die folgenden Komponenten für maschinelles Lernen, die Sie auf unterstützten Geräten bereitstellen können, um Inferenzen für maschinelles Lernen mithilfe von Modellen durchzuführen, die in Amazon SageMaker AI trainiert wurden, oder mit Ihren eigenen vortrainierten Modellen, die in Amazon S3 gespeichert sind.
AWS bietet die folgenden Kategorien von Komponenten für maschinelles Lernen:
-
Modellkomponente — Enthält Modelle für maschinelles Lernen als Greengrass-Artefakte.
-
Runtime-Komponente — Enthält das Skript, das das Machine Learning-Framework und seine Abhängigkeiten auf dem Greengrass-Core-Gerät installiert.
-
Inferenzkomponente — Enthält den Inferenzcode und enthält Komponentenabhängigkeiten zur Installation des Frameworks für maschinelles Lernen und zum Herunterladen vorab trainierter Modelle für maschinelles Lernen.
Sie können den Beispiel-Inferenzcode und die vortrainierten Modelle in den AWS bereitgestellten Komponenten für maschinelles Lernen verwenden, um die Bildklassifizierung und Objekterkennung mit DLR und Lite durchzuführen. TensorFlow Um benutzerdefinierte Inferenzen für maschinelles Lernen mit Ihren eigenen Modellen durchzuführen, die in Amazon S3 gespeichert sind, oder um ein anderes Framework für maschinelles Lernen zu verwenden, können Sie die Rezepte dieser öffentlichen Komponenten als Vorlagen verwenden, um benutzerdefinierte maschinelle Lernkomponenten zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Passen Sie Ihre Komponenten für maschinelles Lernen an.
AWS IoT Greengrass enthält auch eine AWS bereitgestellte Komponente zur Verwaltung der Installation und des Lebenszyklus des SageMaker AI Edge Manager-Agenten auf Greengrass-Kerngeräten. Mit SageMaker AI Edge Manager können Sie mit Amazon SageMaker AI Neo kompilierte Modelle direkt auf Ihrem Kerngerät verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden Sie Amazon SageMaker AI Edge Manager auf Greengrass-Kerngeräten.
In der folgenden Tabelle sind die Komponenten für maschinelles Lernen aufgeführt, die in AWS IoT Greengrass verfügbar sind.
Anmerkung
Einige der AWS bereitgestellten Komponenten hängen von bestimmten Nebenversionen des Greengrass-Kerns ab. Aufgrund dieser Abhängigkeit müssen Sie diese Komponenten aktualisieren, wenn Sie den Greengrass Nucleus auf eine neue Nebenversion aktualisieren. Informationen zu den spezifischen Versionen von Nucleus, von denen jede Komponente abhängt, finden Sie im entsprechenden Komponententhema. Weitere Informationen zur Aktualisierung des Nucleus finden Sie unterAktualisieren Sie die AWS IoT Greengrass Core-Software (OTA).
Wenn eine Komponente einen Komponententyp sowohl generisch als auch Lambda hat, ist die aktuelle Version der Komponente der generische Typ und eine frühere Version der Komponente ist der Lambda-Typ.
| Komponente | Beschreibung | Komponententyp | Unterstützes Betriebssystem | Open-Source |
|---|---|---|---|---|
| Lookout for Vision Edge Agent | Stellt Amazon Lookout for Vision Runtime auf dem Greengrass-Core-Gerät bereit, sodass Sie Computer Vision verwenden können, um Fehler an Industrieprodukten zu finden. | Generisch | Linux | Nein |
| SageMaker KI-Edge-Manager | Stellt den Amazon SageMaker AI Edge Manager-Agenten auf dem Greengrass-Core-Gerät bereit. | Generisch | Linux, Windows | Nein |
| DLR-Bildklassifizierung | Inferenzkomponente, die den DLR-Bildklassifizierungsmodellspeicher und die DLR-Laufzeitkomponente als Abhängigkeiten verwendet, um DLR zu installieren, Beispielmodelle für die Bildklassifizierung herunterzuladen und Inferenzen zur Bildklassifizierung auf unterstützten Geräten durchzuführen. | Generisch | Linux, Windows | Nein |
| DLR-Objekterkennung | Inferenzkomponente, die den DLR-Objekterkennungsmodellspeicher und die DLR-Laufzeitkomponente als Abhängigkeiten verwendet, um DLR zu installieren, Beispielmodelle zur Objekterkennung herunterzuladen und Objekterkennungsinferenzen auf unterstützten Geräten durchzuführen. | Generisch | Linux, Windows | Nein |
| Modellspeicher für die DLR-Bildklassifizierung | Modellkomponente, die Stichprobe ResNet -50 Bildklassifizierungsmodelle als Greengrass-Artefakte enthält. | Generisch | Linux, Windows | Nein |
| Modellspeicher für DLR-Objekterkennung | Modellkomponente, die Beispielmodelle zur YOLOv3 Objekterkennung als Greengrass-Artefakte enthält. | Generisch | Linux, Windows | Nein |
| DLR-Laufzeit | Runtime-Komponente, die ein Installationsskript enthält, das zur Installation von DLR und seinen Abhängigkeiten auf dem Greengrass-Core-Gerät verwendet wird. | Generisch | Linux, Windows | Nein |
| TensorFlow Lite-Bildklassifizierung | Inferenzkomponente, die den TensorFlow Lite-Bildklassifizierungsmodellspeicher und die TensorFlow Lite-Runtime-Komponente als Abhängigkeiten verwendet, um TensorFlow Lite zu installieren, Beispielmodelle für die Bildklassifizierung herunterzuladen und Inferenzen zur Bildklassifizierung auf unterstützten Geräten durchzuführen. | Generisch | Linux, Windows | Nein |
| TensorFlow Lite-Objekterkennung | Inferenzkomponente, die den TensorFlow Lite-Objekterkennungsmodellspeicher und die TensorFlow Lite-Laufzeitkomponente als Abhängigkeiten verwendet, um TensorFlow Lite zu installieren, Beispielmodelle für die Objekterkennung herunterzuladen und Objekterkennungsinferenzen auf unterstützten Geräten durchzuführen. | Generisch | Linux, Windows | Nein |
| TensorFlow Modellspeicher für Lite-Bildklassifizierung | Modellkomponente, die ein Beispiel für ein MobileNet v1-Modell als Greengrass-Artefakt enthält. | Generisch | Linux, Windows | Nein |
| TensorFlow Modellspeicher für Lite-Objekterkennung | Modellkomponente, die ein SSD-Beispielmodell (Single Shot Detection) als MobileNet Greengrass-Artefakt enthält. | Generisch | Linux, Windows | Nein |
| TensorFlow Lite-Laufzeit | Runtime-Komponente, die ein Installationsskript enthält, das zur Installation von TensorFlow Lite und seinen Abhängigkeiten auf dem Greengrass-Core-Gerät verwendet wird. | Generisch | Linux, Windows | Nein |
