Configuración de Package

Utilice la siguiente información para decidir la configuración del paquete para su trabajo de embalaje de modelos.

Para crear un trabajo de empaquetado de modelos, consulte Empaquetar un modelo (consola) oEmpaquetar su modelo (SDK).

Hardware de destino

Puede elegir un dispositivo de destino o una plataforma de destino para su modelo, pero no ambos. Para obtener más información, consulte Dispositivos, arquitecturas de chips y sistemas operativos probados.

Target Device (Dispositivo de destino)

El dispositivo de destino del modelo, como NVIDIA® Jetson AGX Xavier. No tiene que especificar opciones del compilador.

Plataforma de destino

Amazon Lookout for Vision admite las siguientes configuraciones de plataforma:

• Arquitecturas X86_64 (versión de 64 bits del conjunto de instrucciones x86) y Aarch64 (CPU ARMv8 de 64 bits).

• Sistema operativo Linux.

• Inferencia mediante aceleradores NVIDIA o de CPU.

Debe especificar las opciones de compilador correctas para su plataforma de destino.

Opciones del compilador

Las opciones del compilador le permiten especificar la plataforma de destino para su dispositivo AWS IoT Greengrass Version 2 principal. Actualmente puede especificar las opciones de compilación siguientes.

Acelerador NVIDIA

• gpu-code— Especifica el código de GPU del dispositivo principal que ejecuta el componente del modelo.

• trt-ver— Especifica la versión de TensorRT en formato x.y.z.

• cuda-ver— Especifica la versión CUDA en formato x.y.

Acelerador de CPU

• (Opcional)mcpu: especifica el conjunto de instrucciones. Por ejemplo core-avx2. Si no proporcionas un valor, Lookout for Vision lo usará. core-avx2

Las opciones se especifican en formato JSON. Por ejemplo:

{"gpu-code": "sm_75", "trt-ver": "7.1.3", "cuda-ver": "10.2"}

Para obtener más ejemplos, consulte Dispositivos, arquitecturas de chips y sistemas operativos probados.

Configuración de los componentes

El trabajo de empaquetado del modelo crea un componente del modelo que contiene el modelo. El trabajo crea artefactos que se AWS IoT Greengrass V2 utilizan para implementar el componente del modelo en el dispositivo principal.

No puede crear un componente de modelo con el mismo nombre y la misma versión de componente que un componente existente.

Nombre del componente

Nombre del componente del modelo que Lookout for Vision crea durante el empaquetado del modelo. El nombre del componente que especifique se muestra en la AWS IoT Greengrass V2 consola. El nombre del componente se utiliza en la receta que se crea para el componente de la aplicación cliente. Para obtener más información, consulte Crear el componente de la aplicación cliente.

Descripción del componente

(Opcional) Una descripción para el modelo.

Versión del componente

Un número de versión del componente del modelo. Puede aceptar el número de versión predeterminado o elegir el suyo propio. El número de versión debe seguir el sistema semántico de numeración de versiones: major.minor.patch. Por ejemplo, la versión 1.0.0 representa la primera versión principal de un componente. Para obtener más información, consulte Semantic Versioning 2.0.0. Si no indicas ningún valor, Lookout for Vision utilizará el número de versión de tu modelo para generar una versión para ti.

Ubicación del componente

La ubicación de Amazon S3 donde desea que el trabajo de empaquetado del modelo guarde los artefactos de los componentes del modelo. El bucket de Amazon S3 debe estar en la misma región de AWS y en la misma cuenta de AWS en la que lo utilizaAWS IoT Greengrass Version 2. Si desea crear un bucket de Amazon S3, consulte Creación de un bucket.

Etiquetas

Puede identificar, organizar, buscar y filtrar sus componentes mediante etiquetas. Cada etiqueta es una marca que consta de una clave y un valor definidos por el usuario. Las etiquetas se adjuntan al componente del modelo cuando el trabajo de empaquetado del modelo crea el componente del modelo en Greengrass. Un componente es un recurso de AWS IoT Greengrass, versión 2 2 de AWS. Las etiquetas no están adjuntas a ninguno de tus recursos de Lookout for Vision, como sus modelos. Para obtener más información, consulte Etiquetado de recursos de AWS.