Dispositivos periféricos

Amazon SageMaker Neo admite marcos de machine learning de uso generalizado. Puede implementar sus dispositivos periféricos compilados en NEO, como Raspberry Pi 3, Sitara de Texas Instruments o Jetson TX1, entre otros. Para obtener una lista completa de los marcos y dispositivos periféricos compatibles, consulte Marcos, dispositivos, sistemas y arquitecturas compatibles.

Debe configurar el dispositivo periférico para que pueda utilizar servicios AWS. Una forma de hacerlo consiste en instalar DLR y Boto3 en su dispositivo. Para ello, debe configurar las credenciales de autenticación. Consulte Configuración de Boto3 AWS para obtener más información. Una vez compilado el modelo y configurado el dispositivo periférico, puede descargar el modelo de Amazon S3 a su dispositivo periférico. Desde allí, puede usar Tiempo de ejecución de aprendizaje profundo (DLR) para leer el modelo compilado y hacer inferencias.

Para los usuarios primerizos, le recomendamos que consulte la guía de Introducción. Esta guía explica cómo configurar las credenciales, compilar un modelo, implementar el modelo en Raspberry Pi 3 y hacer inferencias en imágenes.

Temas

• Marcos, dispositivos, sistemas y arquitecturas compatibles
• Implementación de modelos
• Configuración de Neo en dispositivos periféricos