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设置您的 AWS IoT Greengrass Version 2 核心设备

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设置您的 AWS IoT Greengrass Version 2 核心设备 - Amazon Lookout for Vision

终止支持通知:2025年10月31日, AWS 将停止对亚马逊 Lookout for Vision 的支持。2025 年 10 月 31 日之后,你将无法再访问 Lookout for Vision 主机或 Lookout for Vision 资源。如需更多信息,请访问此博客文章

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

终止支持通知:2025年10月31日, AWS 将停止对亚马逊 Lookout for Vision 的支持。2025 年 10 月 31 日之后,你将无法再访问 Lookout for Vision 主机或 Lookout for Vision 资源。如需更多信息,请访问此博客文章

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

Amazon Lookout for Visi AWS IoT Greengrass Version 2 on 用于简化模型组件、亚马逊 Lookout for Vision Edge Agent 组件和客户端应用程序组件到 AWS IoT Greengrass V2 核心设备的部署。有关可以使用的设备和硬件的信息,请参阅 AWS IoT Greengrass Version 2 核心设备要求

设置您的核心设备

使用以下信息来设置您的核心设备。

设置您的核心设备
  1. 设置您的 GPU 库。如果不使用 GPU 加速推理,请勿执行此步骤。

    1. 确认您具有支持 CUDA 的 GPU。有关更多信息,请参阅验证您具有支持 CUDA 的 GPU

    2. 通过执行以下操作之一,在您的设备上设置 CUDA、cuDNN 和 TensorRT:

      • 如果您使用的是 Jetson 设备,请安装 JetPack 版本 4.4-4.6.1。有关更多信息,请参阅JetPack 存档

      • 如果使用的是基于 x86 的硬件,并且您的 NVIDIA GPU 微架构早于 Ampere(计算能力低于 8.0),请执行以下操作:

        1. 按照 Linux 系统 NVIDIA CUDA 安装指南中的说明,设置 CUDA 版本 10.2。

        2. 按照 NVIDIA cuDNN 文档中的说明,安装 cuDNN。

        3. 按照 NVIDIA TENSORRT 文档中的说明,设置 TensorRT(版本 7.1.3 或更高版本,但低于 8.0.0)。

      • 如果使用的是基于 x86 的硬件,并且您的 NVIDIA GPU 微架构是 Ampere(计算能力为 8.0),请执行以下操作:

        1. 按照 Linux 系统 NVIDIA CUDA 安装指南中的说明,设置 CUDA(版本 11.2)。

        2. 按照 NVIDIA cuDNN 文档中的说明,安装 cuDNN。

        3. 按照 NVIDIA TENSORRT 文档中的说明,设置 TensorRT(版本 8.2.0)。

  2. 在 AWS IoT Greengrass Version 2 核心设备上安装核心软件。有关更多信息,请参阅 AWS IoT Greengrass Version 2 开发者指南 中的安装 Amazon IoT Greengrass 核心软件

  3. 要从存储模型的 Amazon S3 存储桶中读取,请将权限附加到您在 AWS IoT Greengrass Version 2 设置期间创建的 IAM 角色(令牌交换角色)。有关更多信息,请参阅允许访问 S3 桶中的组件构件

  4. 在命令提示符处,输入以下命令,将 Python 和 Python 虚拟环境安装到核心设备上。

    sudo apt install python3.8 python3-venv python3.8-venv
  5. 使用以下命令,将 Greengrass 用户添加到视频组。这将允许 Greengrass 部署的组件访问 GPU:

    sudo usermod -a -G video ggc_user
  6. (可选)如果要从其他用户调用 Lookout for Vision Edge Agent API,请将该用户添加到 ggc_group 中。这将允许用户通过 Unix 域套接字与 Lookout for Vision Edge Agent 进行通信:

    sudo usermod -a -G ggc_group $(whoami)

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