Servicios de AWS dependientes de AWS DeepRacer - AWS DeepRacer

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Servicios de AWS dependientes de AWS DeepRacer

AWS DeepRacer utiliza los siguientes AWS servicios para administrar los recursos necesarios:

Amazon Simple Storage Service

Cómo almacenar artefactos de modelos entrenados en un bucket de Amazon S3.

AWS Lambda

Para crear y ejecutar las funciones de recompensa.

AWS CloudFormation

Para crear trabajos de entrenamiento para modelos de AWS DeepRacer .

SageMaker IA

Para entrenar los modelos de AWS DeepRacer .

Los dependientes y la SageMaker IA AWS Lambda AWS CloudFormation, a su vez, utilizan otros AWS servicios, incluidos Amazon CloudWatch y Amazon CloudWatch Logs.

La siguiente tabla muestra AWS los servicios utilizados por AWS DeepRacer, directa o indirectamente.

AWS Servicios que AWS DeepRacer utiliza directa o indirectamente
AWS principal de servicio Comentarios
application-autoscaling
  • Llamado indirectamente por la SageMaker IA para escalar automáticamente sus operaciones.

cloudformation
  • Llamado directamente por AWS DeepRacer para crear recursos de cuenta.

cloudwatch
  • Llamado directamente por AWS DeepRacer para registrar sus operaciones.

  • La SageMaker IA lo llama indirectamente para registrar sus operaciones.

ec2
  • Llamado indirectamente por AWS CloudFormation una SageMaker IA para crear y gestionar puestos de formación.

kinesisvideo
  • Llamado directamente por AWS DeepRacer para ver secuencias de entrenamiento almacenadas en caché.

lambda
  • Llamado directamente por AWS DeepRacer para crear y ejecutar funciones de recompensa.

logs
  • Llamado directamente por AWS DeepRacer para registrar sus operaciones.

  • Llamado indirectamente AWS Lambda para registrar sus operaciones.

s3
  • Llamado indirectamente por la SageMaker IA para realizar operaciones de almacenamiento SageMaker específicas de la IA.

  • Se llama directamente AWS DeepRacer para crear, enumerar y eliminar depósitos cuyos nombres comiencen por "». deepracer También se denomina para descargar objetos de los depósitos, cargar objetos en los depósitos o eliminar objetos de los depósitos.

sagemaker
  • Llamado directamente por AWS DeepRacer para entrenar modelos de aprendizaje por refuerzo.

Para utilizar AWS DeepRacer para llamar a estos servicios, debe haber creado los roles de IAM adecuados con las políticas requeridas asociadas. Conozca los detalles acerca de estas políticas y roles en IAMFunciones necesarias para llamar AWS DeepRacer a los AWS servicios dependientes.