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Composants d'apprentissage automatique
AWS IoT Greengrassfournit les composants d'apprentissage automatique suivants que vous pouvez déployer sur des appareils pris en charge pour effectuer des inférences d'apprentissage automatique à l'aide de modèles entraînés par Amazon SageMaker ou de vos propres modèles préentraînés stockés dans Amazon S3.
AWSfournit les catégories suivantes de composants d'apprentissage automatique :
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Composant du modèle : contient des modèles d'apprentissage automatique sous forme d'artefacts Greengrass.
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Composant d'exécution : contient le script qui installe le framework d'apprentissage automatique et ses dépendances sur le périphérique principal Greengrass.
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Composant d'inférence : contient le code d'inférence et inclut les dépendances des composants pour installer le framework d'apprentissage automatique et télécharger des modèles d'apprentissage automatique préentraînés.
Vous pouvez utiliser l'exemple de code d'inférence et les modèles préentraînés dans les composants d'apprentissage automatique AWS fournis pour effectuer la classification d'images et la détection d'objets à l'aide de DLR et Lite. TensorFlow Pour effectuer une inférence d'apprentissage automatique personnalisée avec vos propres modèles stockés dans Amazon S3, ou pour utiliser un autre framework d'apprentissage automatique, vous pouvez utiliser les recettes de ces composants publics comme modèles afin de créer des composants d'apprentissage automatique personnalisés. Pour plus d’informations, consultez Personnalisez vos composants d'apprentissage automatique.
AWS IoT Greengrassinclut également un composant AWS fourni pour gérer l'installation et le cycle de vie de l'agent SageMaker Edge Manager sur les appareils principaux de Greengrass. Avec SageMaker Edge Manager, vous pouvez utiliser les modèles SageMaker compilés par Amazon Neo directement sur votre appareil principal. Pour plus d’informations, consultez Utiliser Amazon SageMaker Edge Manager sur les appareils principaux de Greengrass.
Le tableau suivant répertorie les composants d'apprentissage automatique disponibles dansAWS IoT Greengrass.
Note
Plusieurs composants AWS fournis dépendent de versions mineures spécifiques du noyau Greengrass. En raison de cette dépendance, vous devez mettre à jour ces composants lorsque vous mettez à jour le noyau Greengrass vers une nouvelle version mineure. Pour plus d'informations sur les versions spécifiques du noyau dont dépend chaque composant, consultez la rubrique correspondante sur les composants. Pour plus d'informations sur la mise à jour du noyau, consultezMettre à jour le logiciel AWS IoT Greengrass principal (OTA).
Lorsqu'un composant possède un type de composant à la fois générique et Lambda, la version actuelle du composant est le type générique et une version précédente du composant est le type Lambda.
| Composant | Description | Type de composant | Systèmes d'exploitation pris en charge | Open source |
|---|---|---|---|---|
| Lookout for Vision Edge Agent | Déploie le moteur d'exécution Amazon Lookout for Vision sur l'appareil principal de Greengrass, afin que vous puissiez utiliser la vision par ordinateur pour détecter les défauts des produits industriels. | Générique | Linux | Non |
| SageMaker Gestionnaire Edge | Déploie l'agent Amazon SageMaker Edge Manager sur l'appareil principal de Greengrass. | Générique | Linux, Windows | Non |
| Classification des images DLR | Composant d'inférence qui utilise le magasin de modèles de classification d'images DLR et le composant d'exécution DLR comme dépendances pour installer le DLR, télécharger des exemples de modèles de classification d'images et effectuer une inférence de classification d'images sur les appareils pris en charge. | Générique | Linux, Windows | Non |
| Détection d'objets DLR | Composant d'inférence qui utilise le model store de détection d'objets DLR et le composant d'exécution DLR comme dépendances pour installer le DLR, télécharger des exemples de modèles de détection d'objets et effectuer une inférence de détection d'objets sur les appareils pris en charge. | Générique | Linux, Windows | Non |
| magasin de modèles de classification d'images DLR | Composant de modèle contenant des exemples de ResNet 50 modèles de classification d'images sous forme d'artefacts Greengrass. | Générique | Linux, Windows | Non |
| Model Store dédié à la détection d'objets DLR | Composant de modèle contenant des exemples de modèles de détection d'objets YoLov3 sous forme d'artefacts Greengrass. | Générique | Linux, Windows | Non |
| Temps d'exécution du DLR | Composant d'exécution contenant un script d'installation utilisé pour installer le DLR et ses dépendances sur le périphérique principal de Greengrass. | Générique | Linux, Windows | Non |
| TensorFlow Classification d'images Lite | Composant d'inférence qui utilise le magasin de modèles de classification d'images TensorFlow Lite et le composant d'exécution TensorFlow Lite comme dépendances pour installer TensorFlow Lite, télécharger des exemples de modèles de classification d'images et effectuer une inférence de classification d'images sur les appareils pris en charge. | Générique | Linux, Windows | Non |
| TensorFlow Détection d'objets allégée | Composant d'inférence qui utilise le magasin de modèles de détection d'objets TensorFlow Lite et le composant d'exécution TensorFlow Lite comme dépendances pour installer TensorFlow Lite, télécharger des exemples de modèles de détection d'objets et effectuer une inférence de détection d'objets sur les appareils pris en charge. | Générique | Linux, Windows | Non |
| TensorFlow Boutique de modèles de classification d'images Lite | Composant de modèle contenant un exemple de modèle MobileNet v1 en tant qu'artefact Greengrass. | Générique | Linux, Windows | Non |
| TensorFlow Boutique de modèles de détection d'objets Lite | Composant de modèle contenant un exemple de MobileNet modèle de détection par injection unique (SSD) sous forme d'artefact Greengrass. | Générique | Linux, Windows | Non |
| TensorFlow Temps d'exécution allégé | Composant d'exécution contenant un script d'installation utilisé pour installer TensorFlow Lite et ses dépendances sur le périphérique principal de Greengrass. | Générique | Linux, Windows | Non |
