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테스트 완료 모델
다음 축소 가능 섹션은 Amazon SageMaker Neo 팀에서 테스트한 기계 학습 모델에 대한 정보를 제공합니다. 프레임워크를 기반으로 접이식 섹션을 확장하여 모델이 테스트되었는지 확인하세요.
참고
이 목록은 Neo로 컴파일할 수 있는 전체 모델 목록이 아닙니다.
Neo로 모델을 컴파일할 수 있는지 알아보려면 SageMaker Neo 지원 연산자를
모델 |
ARMV8 |
ARM말리 |
암바렐라 CV22 |
Nvidia |
Panorama |
TI TDA4VM |
퀄컴 03 QCS6 |
X86_Linux |
X86_Windows |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Alexnet |
|||||||||
Resnet50 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
YOLOv2 |
X |
X |
X |
X |
X |
||||
YOLOv2_타이니 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
YOLOv3_416 |
X |
X |
X |
X |
X |
||||
YOLOv3_타이니 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
모델 |
ARMV8 |
ARM말리 |
암바렐라 CV22 |
Nvidia |
Panorama |
TI TDA4VM |
퀄컴 03 QCS6 |
X86_Linux |
X86_Windows |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Alexnet |
X |
||||||||
Densenet121 |
X |
||||||||
DenseNet201 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
GoogLeNet |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
InceptionV3 |
X |
X |
X |
X |
X |
||||
MobileNet0.75 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
MobileNet1.0 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
MobileNetV2_0.5 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
MobileNetV2_1.0 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
MobileNetV3_라지 |
X |
X | X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
MobileNetV3_스몰 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
ResNeSt50 |
X |
X |
X |
X |
|||||
ResNet18_v1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
ResNet18_v2 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
ResNet50_v1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
ResNet50_v2 |
X | X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
ResNext101_32x4d |
|||||||||
ResNext50_32x4d |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
SENet_154 |
X |
X |
X |
X |
X |
||||
SE_ 50_32x4d ResNext |
X |
X |
X |
X |
X | X |
X |
||
SqueezeNet1.0 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
SqueezeNet1.1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
VGG11 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
Xception |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
darknet53 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
resnet18_v1b_0.89 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
resnet50_v1d_0.11 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
resnet50_v1d_0.86 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
ssd_512_mobilenet1.0_coco |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
ssd_512_mobilenet1.0_voc |
X |
X | X |
X |
X |
X |
X |
||
ssd_resnet50_v1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
yolo3_darknet53_coco |
X |
X |
X |
X |
X |
||||
yolo3_mobilenet1.0_coco |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
deeplab_resnet50 |
X |
모델 |
ARMV8 |
ARM말리 |
암바렐라 CV22 |
Nvidia |
Panorama |
TI TDA4VM |
퀄컴 03 QCS6 |
X86_Linux |
X86_Windows |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
densenet121 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
densenet201 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
inception_v3 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
mobilenet_v1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
mobilenet_v2 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
resnet152_v1 |
X |
X |
X |
||||||
resnet152_v2 |
X |
X |
X |
||||||
resnet50_v1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
resnet50_v2 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
vgg16 |
X |
X |
X |
X |
X |
모델 |
ARMV8 |
ARM말리 |
암바렐라 CV22 |
Nvidia |
Panorama |
TI TDA4VM |
퀄컴 03 QCS6 |
X86_Linux |
X86_Windows |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
alexnet |
X |
||||||||
mobilenetv2-1.0 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
resnet18v1 |
X |
X |
X |
X |
|||||
resnet18v2 |
X |
X |
X |
X |
|||||
resnet50v1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
resnet50v2 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|||
resnet152v1 |
X |
X |
X |
X |
|||||
resnet152v2 |
X |
X |
X |
X |
|||||
squeezenet1.1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
vgg19 |
X |
X |
모델 |
ARMV8 |
ARM말리 |
암바렐라 CV22 |
암바렐라 CV25 |
Nvidia |
Panorama |
TI TDA4VM |
퀄컴 03 QCS6 |
X86_Linux |
X86_Windows |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
densenet121 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
inception_v3 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||||
resnet152 |
X |
X |
X |
X |
||||||
resnet18 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||||
resnet50 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
||
squeezenet1.0 |
X |
X |
X |
X |
X |
X | ||||
squeezenet1.1 |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
X |
|
yolov4 |
X |
X |
||||||||
yolov5 |
X |
X |
X |
|||||||
fasterrcnn_resnet50_fpn |
X |
X |
||||||||
maskrcnn_resnet50_fpn |
X |
X |