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TensorFlow Tiempo de ejecución Lite
El componente de tiempo de ejecución de TensorFlow Lite (variant.TensorFlowLite
) contiene un script que instala la versión 2.5.0 de TensorFlow Lite
nota
TensorFlow El componente de tiempo de ejecución de Lite, versión 2.5.6 y versiones posteriores, reinstala las instalaciones existentes del entorno de ejecución de TensorFlow Lite y sus dependencias. Esta reinstalación ayuda a garantizar que el dispositivo principal ejecute versiones compatibles de Lite y sus dependencias. TensorFlow
Para usar un entorno de ejecución diferente, puede usar la receta de este componente como plantilla para crear un componente de aprendizaje automático personalizado.
Temas
Versiones
Este componente tiene las siguientes versiones:
-
2.5.x
Tipo
Este componente es un componente genérico () aws.greengrass.generic
. El núcleo de Greengrass ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.
Para obtener más información, consulte Tipos de componentes.
Sistema operativo
Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:
Linux
Windows
Requisitos
Este componente tiene los siguientes requisitos:
-
En los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, se instala en el dispositivo la versión 2.27 o posterior de la Biblioteca C GNU
(glibc). -
En los dispositivos ARMv7L, como Raspberry Pi, las dependencias para OpenCV-Python están instaladas en el dispositivo. Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias.
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
-
Los dispositivos Raspberry Pi que ejecutan el sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi deben cumplir los siguientes requisitos:
-
NumPy 1.22.4 o una versión posterior instalada en el dispositivo. Raspberry Pi OS Bullseye incluye una versión anterior de NumPy, por lo que puede ejecutar el siguiente comando para actualizar NumPy el dispositivo.
pip3 install --upgrade numpy
-
La pila de cámaras antigua habilitada en el dispositivo. El Raspberry Pi OS Bullseye incluye una nueva pila de cámaras que está habilitada de forma predeterminada y no es compatible, por lo que debes activar la pila de cámaras antigua.
Para activar la pila de cámaras antigua
-
Ejecute el siguiente comando para abrir la herramienta de configuración de Raspberry Pi.
sudo raspi-config
-
Seleccione Opciones de interfaz.
-
Seleccione Cámara antigua para activar la pila de cámaras antiguas.
-
Reinicie el Raspberry Pi.
-
-
Puntos finales y puertos
De forma predeterminada, este componente utiliza un script de instalación para instalar los paquetes mediante los pip
comandos apt
yum
brew
,, y, según la plataforma que utilice el dispositivo principal. Este componente debe poder realizar solicitudes salientes a varios índices y repositorios de paquetes para ejecutar el script de instalación. Para permitir que el tráfico saliente de este componente pase a través de un proxy o firewall, debe identificar los puntos finales de los índices y repositorios de paquetes a los que se conecta el dispositivo principal para realizar la instalación.
Tenga en cuenta lo siguiente al identificar los puntos finales necesarios para el script de instalación de este componente:
-
Los puntos finales dependen de la plataforma del dispositivo principal. Por ejemplo, un dispositivo central que ejecuta Ubuntu usa en
apt
lugar deyum
obrew
. Además, los dispositivos que usan el mismo índice de paquetes pueden tener listas de fuentes diferentes, por lo que pueden recuperar paquetes de diferentes repositorios. -
Los puntos finales pueden diferir entre varios dispositivos que utilizan el mismo índice de paquetes, ya que cada dispositivo tiene sus propias listas de fuentes que definen dónde recuperar los paquetes.
-
Los puntos finales pueden cambiar con el tiempo. Cada índice de paquetes proporciona las direcciones URL de los repositorios en los que se descargan los paquetes, y el propietario de un paquete puede cambiar las direcciones URL que proporciona el índice de paquetes.
Para obtener más información sobre las dependencias que instala este componente y sobre cómo deshabilitar el script del instalador, consulte el parámetro de configuración. UseInstaller
Para obtener más información sobre los puntos finales y los puertos necesarios para el funcionamiento básico, consulte. Permitir el tráfico del dispositivo a través de un proxy o firewall
Dependencias
Al implementar un componente, AWS IoT Greengrass también despliega versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementarlo correctamente. En esta sección se enumeran las dependencias de las versiones publicadas de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la consola.AWS IoT Greengrass
Configuración
Este componente proporciona los siguientes parámetros de configuración que puede personalizar al implementar el componente.
MLRootPath
-
(Opcional) La ruta de la carpeta en los dispositivos principales de Linux donde los componentes de inferencia leen las imágenes y escriben los resultados de la inferencia. Puede modificar este valor en cualquier ubicación del dispositivo a la que el usuario que ejecuta este componente tenga acceso de lectura y escritura.
Valor predeterminado:
/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml/greengrass/v2
WindowsMLRootPath
-
Esta función está disponible en la versión 1.6.6 y versiones posteriores de este componente.
(Opcional) La ruta de la carpeta del dispositivo principal de Windows donde los componentes de inferencia leen las imágenes y escriben los resultados de la inferencia. Puede modificar este valor en cualquier ubicación del dispositivo a la que el usuario que ejecuta este componente tenga acceso de lectura y escritura.
Valor predeterminado:
C:\greengrass\v2
\\work\\variant.DLR\\greengrass_ml -
UseInstaller
-
(Opcional) Valor de cadena que define si se debe utilizar el script de instalación de este componente para instalar TensorFlow Lite y sus dependencias. Los valores admitidos son
true
yfalse
.Establezca este valor
false
si desea utilizar un script personalizado para la instalación de TensorFlow Lite o si desea incluir las dependencias del tiempo de ejecución en una imagen de Linux prediseñada. Para usar este componente con los componentes AWS de inferencia de TensorFlow Lite proporcionados, instale las siguientes bibliotecas, incluidas las dependencias, y póngalas a disposición del usuario del sistema, por ejemplo, el que ejecuta los componentes deggc_user
ML.-
Python
3.8 o posterior, incluso pip
para su versión de Python -
Picamera
(para dispositivos Raspberry Pi) -
awscam
módulo (para AWS DeepLens dispositivos) -
libGL (para dispositivos Linux)
Valor predeterminado:
true
-
Uso
Utilice este componente con el parámetro UseInstaller
de configuración establecido en true
para instalar TensorFlow Lite y sus dependencias en el dispositivo. El componente configura un entorno virtual en el dispositivo que incluye el OpenCV NumPy y las bibliotecas necesarias para Lite. TensorFlow
nota
El script de instalación de este componente también instala las versiones más recientes de las bibliotecas del sistema adicionales necesarias para configurar el entorno virtual en el dispositivo y utilizar el marco de aprendizaje automático instalado. Esto podría actualizar las bibliotecas del sistema existentes en el dispositivo. Consulte la siguiente tabla para ver la lista de bibliotecas que instala este componente para cada sistema operativo compatible. Si desea personalizar este proceso de instalación, defina false
el parámetro de UseInstaller
configuración en y desarrolle su propio script de instalación.
Plataforma | Bibliotecas instaladas en el sistema del dispositivo | Bibliotecas instaladas en el entorno virtual |
---|---|---|
Armv7l | build-essential , cmake , ca-certificates ,
git |
setuptools , wheel |
Amazon Linux 2 | mesa-libGL |
Ninguna |
Ubuntu | wget |
Ninguna |
Al implementar el componente de inferencia, este componente de tiempo de ejecución comprueba primero si el dispositivo ya tiene instalado TensorFlow Lite y sus dependencias. Si no es así, el componente de tiempo de ejecución los instala automáticamente.
Archivo de registro local
Este componente utiliza el siguiente archivo de registro.
Para ver los registros de este componente
-
Ejecute el siguiente comando en el dispositivo principal para ver el archivo de registro de este componente en tiempo real. Sustituya
o/greengrass/v2
C:\greengrass\v2
por la ruta a la carpeta AWS IoT Greengrass raíz.
Registros de cambios
En la siguiente tabla se describen los cambios en cada versión del componente.
Versión |
Cambios |
---|---|
2.5.15 |
Versión actualizada para la versión 2.12.5 de Greengrass nucleus. |
2.5.14 |
Versión actualizada para la versión 2.12.0 de Greengrass nucleus. |
2.5.13 |
Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.11.0 de Greengrass nucleus. |
2.5.12 |
Versión actualizada para la versión 2.10.0 de Greengrass nucleus. |
2.5.11 |
Versión actualizada para la versión 2.9.0 de Greengrass Nucleus. |
2.5.10 |
Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 de Greengrass nucleus. |
2.5.9 |
Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 de Greengrass nucleus. |
2.5.8 |
Versión actualizada para la versión 2.6.0 de Greengrass Nucleus. |
2.5.7 |
|
2.5.6 |
|
2.5.5 |
|
2.5.4 |
|
2.5.3 |
Versión actualizada para la versión 2.4.0 de Greengrass Nucleus. |
2.5.2 |
Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 de Greengrass nucleus. |
2.5.1 |
Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.2.0 de Greengrass nucleus. |
2.5.0 |
Versión inicial. |