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Componentes de aprendizado de máquina
AWS IoT Greengrassfornece os seguintes componentes de aprendizado de máquina que você pode implantar em dispositivos compatíveis para realizar inferência de aprendizado de máquina usando modelos treinados na Amazon SageMaker ou com seus próprios modelos pré-treinados armazenados no Amazon S3.
AWSfornece as seguintes categorias de componentes de aprendizado de máquina:
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Componente de modelo — contém modelos de aprendizado de máquina como artefatos do Greengrass.
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Componente de tempo de execução — contém o script que instala a estrutura de aprendizado de máquina e suas dependências no dispositivo principal do Greengrass.
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Componente de inferência — contém o código de inferência e inclui dependências de componentes para instalar a estrutura de aprendizado de máquina e baixar modelos de aprendizado de máquina pré-treinados.
Você pode usar o código de inferência de amostra e os modelos pré-treinados nos componentes de aprendizado AWS de máquina fornecidos para realizar a classificação de imagens e a detecção de objetos usando DLR e Lite. TensorFlow Para realizar inferências personalizadas de aprendizado de máquina com seus próprios modelos armazenados no Amazon S3 ou para usar uma estrutura de aprendizado de máquina diferente, você pode usar as receitas desses componentes públicos como modelos para criar componentes personalizados de aprendizado de máquina. Para ter mais informações, consulte Personalize seus componentes de aprendizado de máquina.
AWS IoT Greengrasstambém inclui um componente AWS fornecido para gerenciar a instalação e o ciclo de vida do agente SageMaker Edge Manager nos dispositivos principais do Greengrass. Com o SageMaker Edge Manager, você pode usar modelos SageMaker compilados pelo Amazon Neo diretamente no seu dispositivo principal. Para ter mais informações, consulte Use o Amazon SageMaker Edge Manager nos dispositivos principais do Greengrass.
A tabela a seguir lista os componentes de aprendizado de máquina que estão disponíveis noAWS IoT Greengrass.
nota
Vários componentes AWS fornecidos dependem de versões secundárias específicas do núcleo do Greengrass. Por causa dessa dependência, você precisa atualizar esses componentes ao atualizar o núcleo do Greengrass para uma nova versão secundária. Para obter informações sobre as versões específicas do núcleo das quais cada componente depende, consulte o tópico do componente correspondente. Para obter mais informações sobre a atualização do núcleo, consulteAtualize o software AWS IoT Greengrass principal (OTA).
Quando um componente tem um tipo de componente genérico e Lambda, a versão atual do componente é do tipo genérico e uma versão anterior do componente é do tipo Lambda.
| Componente | Descrição | Tipo de componente | SO com suporte | Código aberto |
|---|---|---|---|---|
| Lookout for Vision Edge Agent | Implanta o tempo de execução do Amazon Lookout for Vision no dispositivo principal do Greengrass, para que você possa usar a visão computacional para encontrar defeitos em produtos industriais. | Genérico | Linux | Não |
| SageMaker Gerente de borda | Implanta o agente Amazon SageMaker Edge Manager no dispositivo principal do Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | Não |
| Classificação de imagens DLR | Componente de inferência que usa o repositório de modelos de classificação de imagem DLR e o componente de tempo de execução do DLR como dependências para instalar o DLR, baixar exemplos de modelos de classificação de imagens e realizar inferência de classificação de imagens em dispositivos compatíveis. | Genérico | Linux, Windows | Não |
| Detecção de objetos DLR | Componente de inferência que usa o repositório de modelos de detecção de objetos DLR e o componente de tempo de execução do DLR como dependências para instalar o DLR, baixar modelos de detecção de objetos de amostra e realizar inferência de detecção de objetos em dispositivos compatíveis. | Genérico | Linux, Windows | Não |
| Armazenamento de modelos de classificação de imagens DLR | Componente de modelo que contém amostras de ResNet -50 modelos de classificação de imagens como artefatos do Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | Não |
| Armazenamento de modelos de detecção de objetos DLR | Componente de modelo que contém exemplos de modelos de detecção de objetos YOLOv3 como artefatos do Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | Não |
| Tempo de execução do DLR | Componente de tempo de execução que contém um script de instalação usado para instalar o DLR e suas dependências no dispositivo principal do Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | Não |
| TensorFlow Classificação de imagens Lite | Componente de inferência que usa o TensorFlow repositório de modelos de classificação de imagem TensorFlow Lite e o componente de tempo de execução Lite como dependências para instalar o TensorFlow Lite, baixar exemplos de modelos de classificação de imagens e realizar inferência de classificação de imagens em dispositivos compatíveis. | Genérico | Linux, Windows | Não |
| TensorFlow Detecção leve de objetos | Componente de inferência que usa o TensorFlow repositório de modelos de detecção de objetos TensorFlow Lite e o componente de tempo de execução Lite como dependências para instalar o TensorFlow Lite, baixar modelos de detecção de objetos de amostra e realizar inferência de detecção de objetos em dispositivos compatíveis. | Genérico | Linux, Windows | Não |
| TensorFlow Loja de modelos de classificação de imagens Lite | Componente de modelo que contém um modelo MobileNet v1 de amostra como um artefato do Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | Não |
| TensorFlow Loja de modelos de detecção de objetos Lite | Componente de modelo que contém um MobileNet modelo de amostra de detecção de disparo único (SSD) como um artefato do Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | Não |
| TensorFlow Tempo de execução leve | Componente de tempo de execução que contém um script de instalação usado para instalar o TensorFlow Lite e suas dependências no dispositivo principal do Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | Não |
