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# Componentes de machine learning
<a name="machine-learning-components"></a>

AWS IoT Greengrass proporciona los siguientes componentes de aprendizaje automático que puede implementar en dispositivos compatibles para [realizar inferencias de aprendizaje automático](perform-machine-learning-inference.md) mediante modelos entrenados en Amazon SageMaker AI o con sus propios modelos previamente entrenados que se almacenan en Amazon S3. <a name="ml-component-types"></a>

AWS proporciona las siguientes categorías de componentes de aprendizaje automático:
+ **Componente de modelo**: contiene modelos de machine learning como artefactos de Greengrass.
+ **Componente de tiempo de ejecución**: contiene el script que instala el marco de machine learning y sus dependencias en el dispositivo principal de Greengrass.
+ **Componente de inferencia**: contiene el código de inferencia e incluye las dependencias de los componentes para instalar el marco de machine learning y descargar modelos de machine learning previamente entrenados.

Puede utilizar el código de inferencia de muestra y los modelos previamente entrenados de los componentes AWS de aprendizaje automático proporcionados para realizar la clasificación de imágenes y la detección de objetos mediante DLR y Lite. TensorFlow Para realizar inferencias de machine learning personalizadas con sus propios modelos almacenados en Amazon S3 o, para utilizar un marco de machine learning diferente, puede utilizar las recetas de estos componentes públicos como plantillas para crear componentes de machine learning personalizados. Para obtener más información, consulte [Personalización de sus componentes de machine learning](ml-customization.md).

AWS IoT Greengrass también incluye un componente AWS proporcionado para gestionar la instalación y el ciclo de vida del agente SageMaker AI Edge Manager en los dispositivos principales de Greengrass. Con SageMaker AI Edge Manager, puede utilizar los modelos compilados por Amazon SageMaker AI NEO directamente en su dispositivo principal. Para obtener más información, consulte [Utilice Amazon SageMaker AI Edge Manager en los dispositivos principales de Greengrass](use-sagemaker-edge-manager.md).

En la siguiente tabla se enumeran los componentes de aprendizaje automático que están disponibles en AWS IoT Greengrass. 

**nota**  <a name="component-nucleus-dependency-update-note"></a>
Varios AWS de los componentes proporcionados dependen de versiones secundarias específicas del núcleo de Greengrass. Debido a esta dependencia, es necesario actualizar estos componentes al actualizar el núcleo de Greengrass a una nueva versión secundaria. Para obtener información sobre las versiones específicas del núcleo de las que depende cada componente, consulte el tema del componente correspondiente. Para más información sobre la actualización del núcleo, consulte [Actualización del software AWS IoT Greengrass Core (OTA)](update-greengrass-core-v2.md).

<a name="component-table-type-description"></a>Cuando un componente tiene un tipo de componente genérico y de Lambda, la versión actual del componente es del tipo genérico y la versión anterior del componente es del tipo de Lambda.


| Componente | Description (Descripción) | [Tipo de componente](develop-greengrass-components.md#component-types) | Sistema operativo admitido | [Código abierto](open-source.md) | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| [SageMaker Administrador AI Edge](sagemaker-edge-manager-component.md) | Implementa el agente Amazon SageMaker AI Edge Manager en el dispositivo principal de Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | No | 
| [Clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-component.md) | Componente de inferencia que utiliza el almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR y el componente de tiempo de ejecución de DLR como dependencias para instalar el DLR, descargar modelos de clasificación de imágenes de muestra y realizar inferencias de clasificación de imágenes en los dispositivos compatibles. | Genérico | Linux, Windows | No | 
| [Detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-component.md) | Componente de inferencia que utiliza el almacén de modelos de detección de objetos del DLR y el componente de tiempo de ejecución del DLR como dependencias para instalar el DLR, descargar modelos de detección de objetos de muestra y realizar inferencias de detección de objetos en los dispositivos compatibles. | Genérico | Linux, Windows | No | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | Componente de modelo que contiene ejemplos de ResNet -50 modelos de clasificación de imágenes como artefactos de Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | No | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | Componente de modelo que contiene ejemplos de modelos de detección de YOLOv3 objetos como artefactos de Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | No | 
| [Tiempo de ejecución de DLR](dlr-component.md) | Componente de tiempo de ejecución que contiene una cadena de instalación que se utiliza para instalar el DLR y sus dependencias en el dispositivo principal de Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | No | 
| [TensorFlow Clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-component.md) | Componente de inferencia que utiliza el TensorFlow almacén de modelos de clasificación de imágenes de TensorFlow Lite y el componente de tiempo de ejecución de Lite como dependencias para instalar TensorFlow Lite, descargar modelos de clasificación de imágenes de muestra y realizar inferencias de clasificación de imágenes en dispositivos compatibles. | Genérico | Linux, Windows | No | 
| [TensorFlow Detección de objetos Lite](tensorflow-lite-object-detection-component.md) | Componente de inferencia que utiliza la tienda de modelos de detección de objetos de TensorFlow Lite y el componente de tiempo de ejecución de TensorFlow Lite como dependencias para instalar TensorFlow Lite, descargar modelos de detección de objetos de muestra y realizar inferencias de detección de objetos en dispositivos compatibles. | Genérico | Linux, Windows | No | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | Componente de modelo que contiene un modelo MobileNet v1 de muestra como artefacto de Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | No | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de detección de objetos Lite](tensorflow-lite-object-detection-model-store-component.md) | Componente de modelo que contiene un MobileNet modelo de muestra de detección de disparo único (SSD) como un artefacto de Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | No | 
| [TensorFlow Tiempo de ejecución Lite](tensorflow-lite-component.md) | Componente de tiempo de ejecución que contiene un script de instalación que se utiliza para instalar TensorFlow Lite y sus dependencias en el dispositivo principal de Greengrass. | Genérico | Linux, Windows | No | 

# SageMaker Administrador AI Edge
<a name="sagemaker-edge-manager-component"></a>

**importante**  
SageMaker AI Edge Manager se suspendió el 26 de abril de 2024. Para obtener más información sobre cómo seguir implementando sus modelos en dispositivos periféricos, consulte el [final del ciclo de vida de SageMaker AI Edge Manager](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/edge-eol.html).

El componente Amazon SageMaker AI Edge Manager (`aws.greengrass.SageMakerEdgeManager`) instala el binario del agente SageMaker AI Edge Manager. 

SageMaker AI Edge Manager proporciona una gestión de modelos para dispositivos periféricos, de forma que pueda optimizar, proteger, supervisar y mantener los modelos de aprendizaje automático en flotas de dispositivos periféricos. El componente SageMaker AI Edge Manager instala y gestiona el ciclo de vida del agente SageMaker AI Edge Manager en su dispositivo principal. También puede usar SageMaker AI Edge Manager para empaquetar y usar modelos compilados por SageMaker AI NEO como componentes de modelos en los dispositivos principales de Greengrass. Para obtener más información sobre el uso del agente SageMaker AI Edge Manager en su dispositivo principal, consulte. [Utilice Amazon SageMaker AI Edge Manager en los dispositivos principales de Greengrass](use-sagemaker-edge-manager.md)

SageMaker El componente AI Edge Manager v1.3.x instala el agente binario de Edge Manager v1.20220822.836f3023. Para obtener más información sobre las versiones binarias del agente Administrador de periféricos, consulte [Agent administrador de periféricos.](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/edge-device-fleet-about)

**nota**  
El componente AI SageMaker Edge Manager solo está disponible en los siguientes casos Regiones de AWS:  
Este de EE. UU. (Ohio)
Este de EE. UU. (Norte de Virginia)
Oeste de EE. UU. (Oregón)
UE (Fráncfort)
UE (Irlanda)
Asia-Pacífico (Tokio)

**Topics**
+ [Versiones](#sagemaker-edge-manager-component-versions)
+ [Tipo](#sagemaker-edge-manager-component-type)
+ [Sistema operativo](#sagemaker-edge-manager-component-os-support)
+ [Requisitos](#sagemaker-edge-manager-component-requirements)
+ [Dependencias](#sagemaker-edge-manager-component-dependencies)
+ [Configuración](#sagemaker-edge-manager-component-configuration)
+ [Archivo de registro local](#sagemaker-edge-manager-component-log-file)
+ [Registros de cambios](#sagemaker-edge-manager-component-changelog)

## Versiones
<a name="sagemaker-edge-manager-component-versions"></a>

Este componente tiene las siguientes versiones:
+ 1.3.x
+ 1.2.x
+ 1.1.x
+ 1.0.x

## Tipo
<a name="sagemaker-edge-manager-component-type"></a>

<a name="public-component-type-generic"></a>Este <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente es un componente genérico (`aws.greengrass.generic`). El [núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Para obtener más información, consulte [Tipos de componentes](develop-greengrass-components.md#component-types).

## Sistema operativo
<a name="sagemaker-edge-manager-component-os-support"></a>

Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:
+ Linux
+ Windows

## Requisitos
<a name="sagemaker-edge-manager-component-requirements"></a>

Este componente tiene los siguientes requisitos:<a name="sm-edge-manager-component-reqs"></a>
+ <a name="sm-req-core-device"></a>Un dispositivo principal de Greengrass que se ejecuta en Amazon Linux 2, una plataforma de Linux basada en Debian (x86\$164 o Armv8) o Windows (x86\$164). Si no dispone de una, consulte [Tutorial: Introducción a AWS IoT Greengrass V2](getting-started.md).
+ <a name="sm-req-python"></a>[Python](https://www.python.org/downloads/) 3.6 o posterior, incluido `pip` para la versión de Python, instalado en el dispositivo principal.
+ El [rol del dispositivo de Greengrass](device-service-role.md) se configuró con lo siguiente: 
  + <a name="sm-req-iam-trust-relationship"></a>Una relación de confianza que permite a `credentials.iot.amazonaws.com` y a `sagemaker.amazonaws.com` asumir el rol, como se muestra en el siguiente ejemplo de política de IAM.

    ```
    { 
      "Version": "2012-10-17",		 	 	 
      "Statement": [ 
        { 
          "Effect": "Allow", 
          "Principal": {
            "Service": "credentials.iot.amazonaws.com"
           }, 
          "Action": "sts:AssumeRole" 
        },
        { 
          "Effect": "Allow", 
          "Principal": {
            "Service": "sagemaker.amazonaws.com"
          }, 
          "Action": "sts:AssumeRole" 
        } 
      ] 
    }
    ```
  + <a name="sm-req-iam-sagemanakeredgedevicefleetpolicy"></a>La política gestionada por [AmazonSageMakerEdgeDeviceFleetPolicy](https://console.aws.amazon.com/iam/home#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AmazonSageMakerEdgeDeviceFleetPolicy)IAM.
  + <a name="sm-req-iam-s3-putobject"></a>La acción `s3:PutObject`, como se muestra en el siguiente ejemplo de política de IAM.

    ```
    {
      "Version": "2012-10-17",		 	 	 
      "Statement": [
        {
          "Action": [
            "s3:PutObject"
          ],
          "Resource": [
            "*"
          ],
          "Effect": "Allow"
        }
      ]
    }
    ```
+ <a name="sm-req-s3-bucket"></a>Un bucket de Amazon S3 creado en el mismo dispositivo principal de Greengrass Cuenta de AWS y Región de AWS en el mismo que él. SageMaker AI Edge Manager requiere un depósito S3 para crear una flota de dispositivos perimetrales y almacenar datos de muestra derivados de la ejecución de inferencias en su dispositivo. Para más información sobre la creación de buckets de S3, consulte [Introducción a Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/GetStartedWithS3.html).
+ <a name="sm-req-edge-device-fleet"></a>Una flota de dispositivos periféricos de SageMaker IA que utiliza el mismo alias de AWS IoT rol que su dispositivo principal de Greengrass. Para obtener más información, consulte [Creación de una flota de dispositivos de periferia](get-started-with-edge-manager-on-greengrass.md#create-edge-device-fleet-for-greengrass).
+ <a name="sm-req-edge-device"></a>Su dispositivo principal de Greengrass registrado como dispositivo perimetral en su flota de dispositivos SageMaker AI Edge. El nombre del dispositivo perimetral debe coincidir con el AWS IoT nombre del dispositivo principal. Para obtener más información, consulte [Registro del dispositivo principal de Greengrass](get-started-with-edge-manager-on-greengrass.md#register-greengrass-core-device-in-sme).

### Puntos de conexión y puertos
<a name="sagemaker-edge-manager-component-endpoints"></a>

Este componente debe poder realizar solicitudes salientes a los siguientes puntos de conexión y puertos, además de a los puntos de conexión y puertos necesarios para el funcionamiento básico. Para obtener más información, consulte [Cómo permitir el tráfico del dispositivo a través de un proxy o firewall](allow-device-traffic.md).


| punto de enlace | Puerto | Obligatorio | Description (Descripción) | 
| --- | --- | --- | --- | 
|  `edge.sagemaker.region.amazonaws.com`  | 443 | Sí |  Comprueba el estado de registro del dispositivo y envía las métricas a SageMaker AI.  | 
|  `*.s3.amazonaws.com`  | 443 | Sí |  Cargue los datos de captura en el bucket de S3 que especifique. Puede sustituirlos por `*` con el nombre de cada bucket en el que publique los datos.  | 

## Dependencias
<a name="sagemaker-edge-manager-component-dependencies"></a>

Al implementar un componente, AWS IoT Greengrass también despliega versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementar el componente correctamente. En esta sección, se enumeran las dependencias de las [versiones publicadas](#sagemaker-edge-manager-component-changelog) de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la [consola de AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass). En la página de detalles del componente, busque la lista de **Dependencias**.

------
#### [ 1.3.5 and 1.3.6 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 1.3.5 y 1.3.6 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flexible | 
| [Servicio de intercambio de token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rígido | 

------
#### [ 1.3.4 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.3.4 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flexible | 
| [Servicio de intercambio de token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rígido | 

------
#### [ 1.3.3 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.3.3 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flexible | 
| [Servicio de intercambio de token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rígido | 

------
#### [ 1.3.2 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.3.2 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flexible | 
| [Servicio de intercambio de token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rígido | 

------
#### [ 1.3.1 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.3.1 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flexible | 
| [Servicio de intercambio de token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rígido | 

------
#### [ 1.1.1 - 1.3.0 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 1.1.1 a 1.3.0 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flexible | 
| [Servicio de intercambio de token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rígido | 

------
#### [ 1.1.0 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.1.0 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flexible | 
| [Servicio de intercambio de token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rígido | 

------
#### [ 1.0.3 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.0.3 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flexible | 
| [Servicio de intercambio de token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rígido | 

------
#### [ 1.0.1 and 1.0.2 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 1.0.1 y 1.0.2 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flexible | 
| [Servicio de intercambio de token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rígido | 

------
#### [ 1.0.0 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.0.0 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flexible | 
| [Servicio de intercambio de token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rígido | 

------

Para obtener más información sobre las dependencias del componente, consulte la [referencia de receta de componentes](component-recipe-reference.md#recipe-reference-component-dependencies).

## Configuración
<a name="sagemaker-edge-manager-component-configuration"></a>

Este componente ofrece los siguientes parámetros de configuración que puede personalizar cuando implemente el componente.

**nota**  
En esta sección, se describen los parámetros de configuración que se establecen en el componente. Para obtener más información sobre la configuración de SageMaker AI Edge Manager correspondiente, consulte [Edge Manager Agent](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/edge-device-fleet-about.html#edge-device-fleet-running-agent) en la *Guía para desarrolladores de Amazon SageMaker AI*.

`DeviceFleetName`  
El nombre de la flota de dispositivos SageMaker AI Edge Manager que contiene su dispositivo principal Greengrass.   
Al implementar este componente, debe especificar un valor para este parámetro en la actualización de configuración.

`BucketName`  
El nombre del bucket de S3 en donde se cargan los datos de inferencia capturados. El nombre del bucket debe contener la cadena `sagemaker`.   
Si se establece `CaptureDataDestination` en `Cloud`, o si se establece `CaptureDataPeriodicUpload` en `true`, debe especificar un valor para este parámetro en la actualización de la configuración al implementar este componente.  
La captura de datos es una función de SageMaker IA que se utiliza para cargar entradas de inferencia, resultados de inferencias y datos de inferencia adicionales a un bucket de S3 o a un directorio local para futuros análisis. Para obtener más información sobre el uso de datos de captura con SageMaker AI Edge Manager, consulte [Manage Model](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/edge-manage-model.html#edge-manage-model-capturedata) en la *Guía para desarrolladores de Amazon SageMaker AI*.

`CaptureDataBatchSize`  
(Opcional) El tamaño de un lote de solicitudes de datos de captura que gestiona el agente. Este valor debe ser menor que el tamaño de búfer que especifique en `CaptureDataBufferSize`. Le recomendamos que no exceda la mitad del tamaño del búfer.  
El agente gestiona un lote de solicitudes cuando el número de solicitudes del búfer es igual al `CaptureDataBatchSize` número o cuando `CaptureDataPushPeriodSeconds` transcurre el intervalo, lo que ocurra primero.  
Valor predeterminado: `10`

`CaptureDataBufferSize`  
(Opcional) El número máximo de solicitudes de datos de captura almacenadas en el búfer.  
Valor predeterminado: `30`

`CaptureDataDestination`  
(Opcional) El destino en el que se almacenan los datos capturados. Este parámetro puede tener uno de los siguientes valores:  
+ `Cloud`: carga los datos capturados en el bucket de S3 que especifique en `BucketName`.
+ `Disk`: escribe los datos capturados en el directorio de trabajo del componente. 
Si especifica `Disk`, también puede optar por cargar periódicamente los datos capturados en su bucket de S3 configurando `CaptureDataPeriodicUpload` en `true`.  
Valor predeterminado: `Cloud`

`CaptureDataPeriodicUpload`  
(Opcional) Valor de cadena que especifica si se deben cargar periódicamente los datos capturados. Los valores admitidos son `true` y `false`.  
Establezca este parámetro en `true` si ha establecido `CaptureDataDestination` en `Disk` y si también desea que el agente cargue periódicamente los datos capturados en su bucket de S3.  
Valor predeterminado: `false`

`CaptureDataPeriodicUploadPeriodSeconds`  
(Opcional) El intervalo en segundos en el que el agente de SageMaker AI Edge Manager carga los datos capturados en el depósito de S3. Si usa este parámetro, debe establecer `CaptureDataPeriodicUpload` en `true`.  
Valor predeterminado: `8`

`CaptureDataPushPeriodSeconds`  
(Opcional) El intervalo en segundos en el que el agente de SageMaker AI Edge Manager gestiona un lote de solicitudes de datos de captura desde el búfer.   
El agente gestiona un lote de solicitudes cuando el número de solicitudes del búfer es igual al `CaptureDataBatchSize` número o cuando `CaptureDataPushPeriodSeconds` transcurre el intervalo, lo que ocurra primero.  
Valor predeterminado: `4`

`CaptureDataBase64EmbedLimit`  
(Opcional) El tamaño máximo en bytes de los datos capturados que carga el agente de SageMaker AI Edge Manager.  
Valor predeterminado: `3072`

`FolderPrefix`  
(Opcional) El nombre de la carpeta en la que el agente escribe los datos capturados. Si se establece `CaptureDataDestination` en `Disk`, el agente crea la carpeta en el directorio especificado por `CaptureDataDiskPath`. Si se establece `CaptureDataDestination` en `Cloud`, o si se establece `CaptureDataPeriodicUpload` en `true`, el agente crea la carpeta en el bucket de S3.   
Valor predeterminado: `sme-capture`

`CaptureDataDiskPath`  
Esta función está disponible en la versión 1.1.0 y en las versiones posteriores del componente SageMaker AI Edge Manager.  
(Opcional) La ruta a la carpeta en la que el agente crea la carpeta de datos capturados. Si establece `CaptureDataDestination` en `Disk`, el agente crea la carpeta de datos capturados en este directorio. Si no especifica este valor, el agente crea la carpeta de datos capturados en el directorio de trabajo del componente. Utilice el parámetro `FolderPrefix` para especificar el nombre de la carpeta de datos capturados.  
Valor predeterminado: `/greengrass/v2/work/aws.greengrass.SageMakerEdgeManager/capture`

`LocalDataRootPath`  
Esta función está disponible en la versión 1.2.0 y en las versiones posteriores del componente SageMaker AI Edge Manager.  
(Opcional) La ruta en la que este componente almacena los siguientes datos en el dispositivo principal:  
+ La base de datos local para los datos de tiempo de ejecución cuando se configura `DbEnable` en `true`.
+ SageMaker Modelos compilados por AI NEO que este componente descarga automáticamente cuando se configura. `DeploymentEnable` `true`
Valor predeterminado: `/greengrass/v2/work/aws.greengrass.SageMakerEdgeManager`

`DbEnable`  
(Opcional) Puede habilitar este componente para almacenar los datos de tiempo de ejecución en una base de datos local para conservar los datos en caso de que el componente falle o el dispositivo se quede sin alimentación.  
Esta base de datos requiere 5 MB de almacenamiento en el sistema de archivos del dispositivo principal.  
Valor predeterminado: `false`

`DeploymentEnable`  
Esta función está disponible en la versión 1.2.0 y en las versiones posteriores del componente SageMaker AI Edge Manager.  
(Opcional) Puede habilitar este componente para recuperar automáticamente los modelos compilados por SageMaker AI NEO que cargue en Amazon S3. Después de cargar un modelo nuevo en Amazon S3, utilice SageMaker AI Studio o la API de SageMaker IA para implementar el nuevo modelo en este dispositivo principal. Al habilitar esta característica, puede implementar nuevos modelos en los dispositivos principales sin necesidad de crear una implementación de AWS IoT Greengrass .  
Para utilizar esta característica, debe configurar `DbEnable` en `true`. Esta característica utiliza la base de datos local para rastrear los modelos que recupera de la Nube de AWS.
Valor predeterminado: `false`

`DeploymentPollInterval`  
Esta función está disponible en la versión 1.2.0 y en las versiones posteriores del componente SageMaker AI Edge Manager.  
(Opcional) El tiempo (en minutos) entre el que este componente comprueba si hay nuevos modelos para descargar. Esta opción se aplica cuando se configura `DeploymentEnable` en `true`.  
Valor predeterminado: `1440` (un día)

`DLRBackendOptions`  
Esta función está disponible en la versión 1.2.0 y en las versiones posteriores del componente SageMaker AI Edge Manager.  
(Opcional) El tiempo de ejecución del DLR marca el tiempo de ejecución del DLR que utiliza este componente. Puede utilizar la siguiente marca:  
+ `TVM_TENSORRT_CACHE_DIR`: habilita el almacenamiento en caché del modelo TensorRT. Especifique una ruta absoluta a una carpeta existente que tenga permisos de lectura/escritura.
+ `TVM_TENSORRT_CACHE_DISK_SIZE_MB`: asigna el límite superior de la carpeta de caché del modelo TensorRT. Cuando el tamaño del directorio supera este límite, se eliminan los motores en caché que se utilizan menos. El valor predeterminado es 512 MB.
Por ejemplo, puede establecer este parámetro en el siguiente valor para habilitar el almacenamiento en caché del modelo TensorRT y limitar el tamaño de la caché a 800 MB.  

```
TVM_TENSORRT_CACHE_DIR=/data/secured_folder/trt/cache; TVM_TENSORRT_CACHE_DISK_SIZE_MB=800
```

`SagemakerEdgeLogVerbose`  
(Opcional) Valor de cadena que especifica si se debe habilitar el registro de depuración. Los valores admitidos son `true` y `false`.  
Valor predeterminado: `false`

`UnixSocketName`  
(Opcional) La ubicación del descriptor del archivo socket de SageMaker AI Edge Manager en el dispositivo principal.  
Valor predeterminado: `/tmp/aws.greengrass.SageMakerEdgeManager.sock`

**Example Ejemplo: actualización de la combinación de configuraciones**  
El siguiente ejemplo de configuración especifica que el dispositivo principal forma parte del bucket de S3 *MyEdgeDeviceFleet* y que el agente escribe los datos de captura tanto en el dispositivo como en un bucket de S3. Esta configuración también permite el registro de depuración.  

```
{
    "DeviceFleetName": "MyEdgeDeviceFleet",
    "BucketName": "amzn-s3-demo-bucket",
    "CaptureDataDestination": "Disk",
    "CaptureDataPeriodicUpload": "true",
    "SagemakerEdgeLogVerbose": "true"    
}
```

## Archivo de registro local
<a name="sagemaker-edge-manager-component-log-file"></a>

Este componente usa el siguiente archivo de registro.

------
#### [ Linux ]

```
/greengrass/v2/logs/aws.greengrass.SageMakerEdgeManager.log
```

------
#### [ Windows ]

```
C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.SageMakerEdgeManager.log
```

------

**Visualización de los registros de este componente**
+ Ejecute el siguiente comando en el dispositivo de núcleo para ver el archivo de registro de este componente en tiempo real. Sustituya `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* por la ruta a la carpeta AWS IoT Greengrass raíz.

------
#### [ Linux ]

  ```
  sudo tail -f /greengrass/v2/logs/aws.greengrass.SageMakerEdgeManager.log
  ```

------
#### [ Windows (PowerShell) ]

  ```
  Get-Content C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.SageMakerEdgeManager.log -Tail 10 -Wait
  ```

------

## Registros de cambios
<a name="sagemaker-edge-manager-component-changelog"></a>

En la siguiente tabla, se describen los cambios en cada versión del componente.


|  **Versión**  |  **Cambios**  | 
| --- | --- | 
|  1.3.6  |  Versión actualizada del lanzamiento del núcleo de Greengrass 2.12.5.  | 
|  1.3.5  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.12.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  1.3.4  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.11.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  1.3.3  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.10.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  1.3.2  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.9.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  1.3.1  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  1.3.0  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/sagemaker-edge-manager-component.html)  | 
|  1.2.0  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/sagemaker-edge-manager-component.html)  | 
|  1.1.1  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  1.1.0  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/sagemaker-edge-manager-component.html)  | 
|  1.0.3  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.4.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  1.0.2  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/sagemaker-edge-manager-component.html)  | 
|  1.0.1  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  1.0.0  |  Versión inicial.  | 

# Clasificación de imágenes de DLR
<a name="dlr-image-classification-component"></a>

El componente de clasificación de imágenes de DLR (`aws.greengrass.DLRImageClassification`) contiene un ejemplo de código de inferencia para realizar inferencias de clasificación de imágenes mediante el [tiempo de ejecución de aprendizaje profundo](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr) y los modelos resnet-50. Este componente utiliza la variante [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) y los componentes [Tiempo de ejecución de DLR](dlr-component.md) como dependencias para descargar el DLR y los modelos de muestra. 

Para utilizar este componente de inferencia con un modelo de DLR entrenado de forma personalizada, [cree una versión personalizada](ml-customization.md#override-public-model-store) del componente almacén de modelos dependiente. Para usar su propio código de inferencia personalizado, puede usar la receta de este componente como plantilla para [crear un componente de inferencia personalizado.](ml-customization.md#create-inference-component)

**Topics**
+ [Versiones](#dlr-image-classification-component-versions)
+ [Tipo](#dlr-image-classification-component-type)
+ [Sistema operativo](#dlr-image-classification-component-os-support)
+ [Requisitos](#dlr-image-classification-component-requirements)
+ [Dependencias](#dlr-image-classification-component-dependencies)
+ [Configuración](#dlr-image-classification-component-configuration)
+ [Archivo de registro local](#dlr-image-classification-component-log-file)
+ [Registros de cambios](#dlr-image-classification-component-changelog)

## Versiones
<a name="dlr-image-classification-component-versions"></a>

Este componente tiene las siguientes versiones:
+ 2.1.x
+ 2.0.x

## Tipo
<a name="dlr-image-classification-component-type"></a>

<a name="public-component-type-generic"></a>Este <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente es un componente genérico (`aws.greengrass.generic`). El [núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Para obtener más información, consulte [Tipos de componentes](develop-greengrass-components.md#component-types).

## Sistema operativo
<a name="dlr-image-classification-component-os-support"></a>

Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:
+ Linux
+ Windows

## Requisitos
<a name="dlr-image-classification-component-requirements"></a>

Este componente tiene los siguientes requisitos:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ En los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, se instala en el dispositivo la versión 2.27 o posterior de la [Biblioteca C GNU](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ En los dispositivos ARMv7L, como Raspberry Pi, las dependencias para OpenCV-Python están instaladas en el dispositivo. Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ Los dispositivos Raspberry Pi que ejecutan el sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi deben cumplir los siguientes requisitos:
  + NumPy 1.22.4 o una versión posterior instalada en el dispositivo. Raspberry Pi OS Bullseye incluye una versión anterior de NumPy, por lo que puede ejecutar el siguiente comando para actualizar NumPy el dispositivo.

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + La pila de cámara antigua habilitada en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una nueva pila de cámara que está habilitada de forma predeterminada y no es compatible, por lo que debe activar la pila de cámara antigua.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Cómo activar la pila de cámara antigua**

    1. Ejecute el siguiente comando para abrir la herramienta de configuración de Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleccione **Opciones de interfaz**.

    1. Seleccione **Cámara antigua** para activar la pila de cámara antigua.

    1. Reinicie el Raspberry Pi.

## Dependencias
<a name="dlr-image-classification-component-dependencies"></a>

Al implementar un componente, AWS IoT Greengrass también despliega versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementar el componente correctamente. En esta sección, se enumeran las dependencias de las [versiones publicadas](#dlr-image-classification-component-changelog) de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la [consola de AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass). En la página de detalles del componente, busque la lista de **Dependencias**.

------
#### [ 2.1.13 and 2.1.14 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.13 y 2.1.14 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.12 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.12 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.11 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.11 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.10 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.10 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.9 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.9 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.8 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.8 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.7 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.7 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.6 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.6 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.4 - 2.1.5 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.4 a 2.1.5 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.3 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.3 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.2 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.2 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.1 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.1 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.0.x ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.0.x de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | \$12.0.0 | Flexible | 
| Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR | \$12.0.0 | Rígido | 
| DLR | \$11.3.0 | Flexible | 

------

## Configuración
<a name="dlr-image-classification-component-configuration"></a>

Este componente ofrece los siguientes parámetros de configuración que puede personalizar cuando implemente el componente.

------
#### [ 2.1.x ]

`accessControl`  
<a name="ml-config-accesscontrol-desc"></a>(Opcional) El objeto que contiene la [política de autorización](interprocess-communication.md#ipc-authorization-policies) que permite al componente publicar mensajes en el tema de notificaciones predeterminado.   
Predeterminado:   

```
{
   "aws.greengrass.ipc.mqttproxy": {
      "aws.greengrass.DLRImageClassification:mqttproxy:1": {
         "policyDescription": "Allows access to publish via topic ml/dlr/image-classification.",
         "operations": [
            "aws.greengrass#PublishToIoTCore"
         ],
         "resources": [
            "ml/dlr/image-classification"
         ]
      }
   }
}
```

`PublishResultsOnTopic`  
<a name="ml-config-publishresultsontopic-desc"></a>(Opcional) El tema sobre el que desea publicar los resultados de la inferencia. Si modifica este valor, también debe modificar el valor del `resources` en el parámetro `accessControl` para que coincida con el nombre del tema personalizado.  
Valor predeterminado: `ml/dlr/image-classification`

`Accelerator`  <a name="ml-config-accelerator"></a>
El acelerador que desea usar. Los valores admitidos son `cpu` y `gpu`.  
Los modelos de ejemplo del componente del modelo dependiente solo admiten la aceleración de la CPU. Para usar la aceleración de la GPU con un modelo personalizado diferente, [cree un componente de modelo personalizado](ml-customization.md#override-public-model-store) para anular el componente del modelo público.  
Valor predeterminado: `cpu`

`ImageDirectory`  
<a name="ml-config-imagedirectory-desc"></a>(Opcional) La ruta de la carpeta del dispositivo donde los componentes de inferencia leen las imágenes. Puede modificar este valor en cualquier ubicación del dispositivo a la que tenga read/write acceso.  
<a name="ml-config-imagedirectory-img-default"></a>Valor predeterminado: `/greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/image_classification/sample_images/`  
Si establece el valor de `UseCamera` en `true`, se ignora este parámetro de configuración. 

`ImageName`  
<a name="ml-config-imagename-desc"></a>(Opcional) El nombre de la imagen que el componente de inferencia utiliza como entrada para realizar una predicción. El componente busca la imagen en la carpeta especificada en `ImageDirectory`. De forma predeterminada, el componente usa la imagen de muestra en el directorio de imágenes predeterminado. AWS IoT Greengrass admite los siguientes formatos de imagen: `jpeg``jpg`,`png`, y`npy`.   
<a name="ml-config-imagename-img-default"></a>Valor predeterminado: `cat.jpeg`  
Si establece el valor de `UseCamera` en `true`, se ignora este parámetro de configuración. 

`InferenceInterval`  <a name="ml-config-inferenceinterval"></a>
(Opcional) El tiempo en segundos entre cada predicción realizada por el código de inferencia. El código de inferencia de ejemplo se ejecuta indefinidamente y repite sus predicciones en el intervalo de tiempo especificado. Por ejemplo, puede cambiarlo por un intervalo más corto si desea utilizar imágenes tomadas por una cámara para realizar predicciones en tiempo real.  
Valor predeterminado: `3600`

`ModelResourceKey`  <a name="ml-config-modelresourcekey"></a>
<a name="ml-config-modelresourcekey-desc"></a>(Opcional) Los modelos que se utilizan en el componente de modelo público dependiente. Modifique este parámetro solo si anuló el componente del modelo público por un componente personalizado.   
Predeterminado:  

```
{
    "armv7l": "DLR-resnet50-armv7l-cpu-ImageClassification",
    "aarch64": "DLR-resnet50-aarch64-cpu-ImageClassification",
    "x86_64": "DLR-resnet50-x86_64-cpu-ImageClassification",
    "windows": "DLR-resnet50-win-cpu-ImageClassification"
}
```

`UseCamera`  <a name="ml-config-usecamera"></a>
(Opcional) El valor de cadena que define si se deben utilizar imágenes de una cámara conectada al dispositivo principal de Greengrass. Los valores admitidos son `true` y `false`.  
Si establece este valor en `true`, el código de inferencia de muestra accede a la cámara del dispositivo y ejecuta la inferencia localmente en la imagen capturada. Los valores de los parámetros `ImageName` y `ImageDirectory` se pasan por alto. Asegúrese de que el usuario que ejecuta este componente tenga read/write acceso a la ubicación en la que la cámara almacena las imágenes capturadas.  
Valor predeterminado: `false`  
Al ver la receta de este componente, el parámetro `UseCamera` de configuración no aparece en la configuración predeterminada. Sin embargo, puede modificar el valor de este parámetro en una [actualización de la combinación de configuraciones](update-component-configurations.md) al implementar el componente.   
Si establece `UseCamera` en `true`, también debe crear un enlace simbólico para permitir que el componente de inferencia acceda a la cámara desde el entorno virtual creado por el componente de tiempo de ejecución. Para obtener más información sobre cómo usar una cámara con los componentes de inferencia de muestra, consulte [Actualización de las configuraciones de los componentes](ml-tutorial-image-classification-camera.md).

------
#### [ 2.0.x ]

`MLRootPath`  <a name="ml-config-mlrootpath"></a>
<a name="ml-config-mlrootpath-desc"></a>(Opcional) La ruta de la carpeta en los dispositivos principales de Linux donde los componentes de inferencia leen las imágenes y escriben los resultados de la inferencia. Puede modificar este valor en cualquier ubicación del dispositivo a la que tenga read/write acceso el usuario que ejecuta este componente.  
<a name="ml-config-mlrootpath-default-dlr"></a>Valor predeterminado: `/greengrass/v2/work/variant.DLR/greengrass_ml`  
<a name="ml-config-mlrootpath-default-tfl"></a>Valor predeterminado: `/greengrass/v2/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml`

`Accelerator`  <a name="ml-config-accelerator"></a>
El acelerador que desea usar. Los valores admitidos son `cpu` y `gpu`.  
Los modelos de ejemplo del componente del modelo dependiente solo admiten la aceleración de la CPU. Para usar la aceleración de la GPU con un modelo personalizado diferente, [cree un componente de modelo personalizado](ml-customization.md#override-public-model-store) para anular el componente del modelo público.  
Valor predeterminado: `cpu`

`ImageName`  
<a name="ml-config-imagename-desc-dlr-1.3.0"></a>(Opcional) El nombre de la imagen que el componente de inferencia utiliza como entrada para realizar una predicción. El componente busca la imagen en la carpeta especificada en `ImageDirectory`. La ubicación predeterminada es`MLRootPath/images`. AWS IoT Greengrass admite los siguientes formatos de imagen: `jpeg``jpg`,`png`, y`npy`.   
<a name="ml-config-imagename-img-default"></a>Valor predeterminado: `cat.jpeg`

`InferenceInterval`  <a name="ml-config-inferenceinterval"></a>
(Opcional) El tiempo en segundos entre cada predicción realizada por el código de inferencia. El código de inferencia de ejemplo se ejecuta indefinidamente y repite sus predicciones en el intervalo de tiempo especificado. Por ejemplo, puede cambiarlo por un intervalo más corto si desea utilizar imágenes tomadas por una cámara para realizar predicciones en tiempo real.  
Valor predeterminado: `3600`

`ModelResourceKey`  <a name="ml-config-modelresourcekey"></a>
<a name="ml-config-modelresourcekey-desc"></a>(Opcional) Los modelos que se utilizan en el componente de modelo público dependiente. Modifique este parámetro solo si anuló el componente del modelo público por un componente personalizado.   
Predeterminado:  

```
armv7l: "DLR-resnet50-armv7l-cpu-ImageClassification"
x86_64: "DLR-resnet50-x86_64-cpu-ImageClassification"
```

------

## Archivo de registro local
<a name="dlr-image-classification-component-log-file"></a>

Este componente usa el siguiente archivo de registro.

------
#### [ Linux ]

```
/greengrass/v2/logs/aws.greengrass.DLRImageClassification.log
```

------
#### [ Windows ]

```
C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.DLRImageClassification.log
```

------

**Visualización de los registros de este componente**
+ Ejecute el siguiente comando en el dispositivo de núcleo para ver el archivo de registro de este componente en tiempo real. Sustituya `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* por la ruta a la carpeta AWS IoT Greengrass raíz.

------
#### [ Linux ]

  ```
  sudo tail -f /greengrass/v2/logs/aws.greengrass.DLRImageClassification.log
  ```

------
#### [ Windows (PowerShell) ]

  ```
  Get-Content C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.DLRImageClassification.log -Tail 10 -Wait
  ```

------

## Registros de cambios
<a name="dlr-image-classification-component-changelog"></a>

En la siguiente tabla, se describen los cambios en cada versión del componente.


|  **Versión**  |  **Cambios**  | 
| --- | --- | 
|  2.1.14  | Versión actualizada del lanzamiento del núcleo de Greengrass 2.12.5. | 
|  2.1.13  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.12.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.12  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.11.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.11  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.10.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.10  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.9.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.9  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.8  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.7  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.6.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.6  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.5.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.5  |  Componente publicado en su totalidad. Regiones de AWS  | 
|  2.1.4  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.4.0 del núcleo de Greengrass. Esta versión no está disponible en Europa (Londres) (`eu-west-2`).  | 
|  2.1.3  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.2  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.2.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.1  |  <a name="changelog-dlr-image-classification-2.1.1"></a>[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/dlr-image-classification-component.html)  | 
|  2.0.4  |  Versión inicial.  | 

# Detección de objetos del DLR
<a name="dlr-object-detection-component"></a>

El componente de detección de objetos del DLR (`aws.greengrass.DLRObjectDetection`) contiene un ejemplo de código de inferencia para realizar inferencias de detección de objetos mediante el [tiempo de ejecución de aprendizaje profundo](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr) y ejemplos de modelos previamente entrenados. Este componente utiliza la variante [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) y los componentes [Tiempo de ejecución de DLR](dlr-component.md) como dependencias para descargar el DLR y los modelos de muestra. 

Para utilizar este componente de inferencia con un modelo de DLR entrenado de forma personalizada, [cree una versión personalizada](ml-customization.md#override-public-model-store) del componente almacén de modelos dependiente. Para usar su propio código de inferencia personalizado, puede usar la receta de este componente como plantilla para [crear un componente de inferencia personalizado.](ml-customization.md#create-inference-component)

**Topics**
+ [Versiones](#dlr-object-detection-component-versions)
+ [Tipo](#dlr-object-detection-component-type)
+ [Sistema operativo](#dlr-object-detection-component-os-support)
+ [Requisitos](#dlr-object-detection-component-requirements)
+ [Dependencias](#dlr-object-detection-component-dependencies)
+ [Configuración](#dlr-object-detection-component-configuration)
+ [Archivo de registro local](#dlr-object-detection-component-log-file)
+ [Registros de cambios](#dlr-object-detection-component-changelog)

## Versiones
<a name="dlr-object-detection-component-versions"></a>

Este componente tiene las siguientes versiones:
+ 2.1.x
+ 2.0.x

## Tipo
<a name="dlr-object-detection-component-type"></a>

<a name="public-component-type-generic"></a>Este <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente es un componente genérico (`aws.greengrass.generic`). El [núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Para obtener más información, consulte [Tipos de componentes](develop-greengrass-components.md#component-types).

## Sistema operativo
<a name="dlr-object-detection-component-os-support"></a>

Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:
+ Linux
+ Windows

## Requisitos
<a name="dlr-object-detection-component-requirements"></a>

Este componente tiene los siguientes requisitos:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ En los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, se instala en el dispositivo la versión 2.27 o posterior de la [Biblioteca C GNU](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ En los dispositivos ARMv7L, como Raspberry Pi, las dependencias para OpenCV-Python están instaladas en el dispositivo. Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ Los dispositivos Raspberry Pi que ejecutan el sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi deben cumplir los siguientes requisitos:
  + NumPy 1.22.4 o una versión posterior instalada en el dispositivo. Raspberry Pi OS Bullseye incluye una versión anterior de NumPy, por lo que puede ejecutar el siguiente comando para actualizar NumPy el dispositivo.

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + La pila de cámara antigua habilitada en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una nueva pila de cámara que está habilitada de forma predeterminada y no es compatible, por lo que debe activar la pila de cámara antigua.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Cómo activar la pila de cámara antigua**

    1. Ejecute el siguiente comando para abrir la herramienta de configuración de Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleccione **Opciones de interfaz**.

    1. Seleccione **Cámara antigua** para activar la pila de cámara antigua.

    1. Reinicie el Raspberry Pi.

## Dependencias
<a name="dlr-object-detection-component-dependencies"></a>

Al implementar un componente, AWS IoT Greengrass también despliega versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementar el componente correctamente. En esta sección, se enumeran las dependencias de las [versiones publicadas](#dlr-object-detection-component-changelog) de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la [consola de AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass). En la página de detalles del componente, busque la lista de **Dependencias**.

------
#### [ 2.1.13 and 2.1.14 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.13 y 2.1.14 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.12 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.12 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.11 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.11 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.10 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.10 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.9 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.9 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.8 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.8 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.7 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.7 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.6 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.6 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.4 - 2.1.5 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.4 a 2.1.5 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.3 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.3 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.2 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.2 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.1 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.1 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flexible | 
| [Almacén de modelos de detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rígido | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.0.x ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.0.x de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | \$12.0.0 | Flexible | 
| Almacén de modelos de detección de objetos del DLR | \$12.0.0 | Rígido | 
| DLR | \$11.3.0 | Flexible | 

------

## Configuración
<a name="dlr-object-detection-component-configuration"></a>

Este componente ofrece los siguientes parámetros de configuración que puede personalizar cuando implemente el componente.

------
#### [ 2.1.x ]

`accessControl`  
<a name="ml-config-accesscontrol-desc"></a>(Opcional) El objeto que contiene la [política de autorización](interprocess-communication.md#ipc-authorization-policies) que permite al componente publicar mensajes en el tema de notificaciones predeterminado.   
Predeterminado:   

```
{
   "aws.greengrass.ipc.mqttproxy": {
      "aws.greengrass.DLRObjectDetection:mqttproxy:1": {
         "policyDescription": "Allows access to publish via topic ml/dlr/object-detection.",
         "operations": [
            "aws.greengrass#PublishToIoTCore"
         ],
         "resources": [
            "ml/dlr/object-detection"
         ]
      }
   }
}
```

`PublishResultsOnTopic`  
<a name="ml-config-publishresultsontopic-desc"></a>(Opcional) El tema sobre el que desea publicar los resultados de la inferencia. Si modifica este valor, también debe modificar el valor del `resources` en el parámetro `accessControl` para que coincida con el nombre del tema personalizado.  
Valor predeterminado: `ml/dlr/object-detection`

`Accelerator`  <a name="ml-config-accelerator"></a>
El acelerador que desea usar. Los valores admitidos son `cpu` y `gpu`.  
Los modelos de ejemplo del componente del modelo dependiente solo admiten la aceleración de la CPU. Para usar la aceleración de la GPU con un modelo personalizado diferente, [cree un componente de modelo personalizado](ml-customization.md#override-public-model-store) para anular el componente del modelo público.  
Valor predeterminado: `cpu`

`ImageDirectory`  
<a name="ml-config-imagedirectory-desc"></a>(Opcional) La ruta de la carpeta del dispositivo donde los componentes de inferencia leen las imágenes. Puede modificar este valor en cualquier ubicación del dispositivo a la que tenga read/write acceso.  
<a name="ml-config-imagedirectory-obj-default"></a>Valor predeterminado: `/greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/object_detection/sample_images/`  
Si establece el valor de `UseCamera` en `true`, se ignora este parámetro de configuración. 

`ImageName`  
<a name="ml-config-imagename-desc"></a>(Opcional) El nombre de la imagen que el componente de inferencia utiliza como entrada para realizar una predicción. El componente busca la imagen en la carpeta especificada en `ImageDirectory`. De forma predeterminada, el componente usa la imagen de muestra en el directorio de imágenes predeterminado. AWS IoT Greengrass admite los siguientes formatos de imagen: `jpeg``jpg`,`png`, y`npy`.   
<a name="ml-config-imagename-obj-default"></a>Valor predeterminado: `objects.jpg`  
Si establece el valor de `UseCamera` en `true`, se ignora este parámetro de configuración. 

`InferenceInterval`  <a name="ml-config-inferenceinterval"></a>
(Opcional) El tiempo en segundos entre cada predicción realizada por el código de inferencia. El código de inferencia de ejemplo se ejecuta indefinidamente y repite sus predicciones en el intervalo de tiempo especificado. Por ejemplo, puede cambiarlo por un intervalo más corto si desea utilizar imágenes tomadas por una cámara para realizar predicciones en tiempo real.  
Valor predeterminado: `3600`

`ModelResourceKey`  <a name="ml-config-modelresourcekey"></a>
<a name="ml-config-modelresourcekey-desc"></a>(Opcional) Los modelos que se utilizan en el componente de modelo público dependiente. Modifique este parámetro solo si anuló el componente del modelo público por un componente personalizado.   
Predeterminado:  

```
{
    "armv7l": "DLR-yolo3-armv7l-cpu-ObjectDetection",
    "aarch64": "DLR-yolo3-aarch64-gpu-ObjectDetection",
    "x86_64": "DLR-yolo3-x86_64-cpu-ObjectDetection",
    "windows": "DLR-resnet50-win-cpu-ObjectDetection"
}
```

`UseCamera`  <a name="ml-config-usecamera"></a>
(Opcional) El valor de cadena que define si se deben utilizar imágenes de una cámara conectada al dispositivo principal de Greengrass. Los valores admitidos son `true` y `false`.  
Si establece este valor en `true`, el código de inferencia de muestra accede a la cámara del dispositivo y ejecuta la inferencia localmente en la imagen capturada. Los valores de los parámetros `ImageName` y `ImageDirectory` se pasan por alto. Asegúrese de que el usuario que ejecuta este componente tenga read/write acceso a la ubicación en la que la cámara almacena las imágenes capturadas.  
Valor predeterminado: `false`  
Al ver la receta de este componente, el parámetro `UseCamera` de configuración no aparece en la configuración predeterminada. Sin embargo, puede modificar el valor de este parámetro en una [actualización de la combinación de configuraciones](update-component-configurations.md) al implementar el componente.   
Si establece `UseCamera` en `true`, también debe crear un enlace simbólico para permitir que el componente de inferencia acceda a la cámara desde el entorno virtual creado por el componente de tiempo de ejecución. Para obtener más información sobre cómo usar una cámara con los componentes de inferencia de muestra, consulte [Actualización de las configuraciones de los componentes](ml-tutorial-image-classification-camera.md).

------
#### [ 2.0.x ]

`MLRootPath`  <a name="ml-config-mlrootpath"></a>
<a name="ml-config-mlrootpath-desc"></a>(Opcional) La ruta de la carpeta en los dispositivos principales de Linux donde los componentes de inferencia leen las imágenes y escriben los resultados de la inferencia. Puede modificar este valor en cualquier ubicación del dispositivo a la que tenga read/write acceso el usuario que ejecuta este componente.  
<a name="ml-config-mlrootpath-default-dlr"></a>Valor predeterminado: `/greengrass/v2/work/variant.DLR/greengrass_ml`  
<a name="ml-config-mlrootpath-default-tfl"></a>Valor predeterminado: `/greengrass/v2/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml`

`Accelerator`  
No lo modifique. Actualmente, el único valor admitido para el acelerador es `cpu`, porque los modelos de los componentes del modelo dependiente se compilan únicamente para el acelerador de la CPU.

`ImageName`  
<a name="ml-config-imagename-desc-dlr-1.3.0"></a>(Opcional) El nombre de la imagen que el componente de inferencia utiliza como entrada para realizar una predicción. El componente busca la imagen en la carpeta especificada en `ImageDirectory`. La ubicación predeterminada es`MLRootPath/images`. AWS IoT Greengrass admite los siguientes formatos de imagen: `jpeg``jpg`,`png`, y`npy`.   
<a name="ml-config-imagename-obj-default"></a>Valor predeterminado: `objects.jpg`

`InferenceInterval`  <a name="ml-config-inferenceinterval"></a>
(Opcional) El tiempo en segundos entre cada predicción realizada por el código de inferencia. El código de inferencia de ejemplo se ejecuta indefinidamente y repite sus predicciones en el intervalo de tiempo especificado. Por ejemplo, puede cambiarlo por un intervalo más corto si desea utilizar imágenes tomadas por una cámara para realizar predicciones en tiempo real.  
Valor predeterminado: `3600`

`ModelResourceKey`  <a name="ml-config-modelresourcekey"></a>
<a name="ml-config-modelresourcekey-desc"></a>(Opcional) Los modelos que se utilizan en el componente de modelo público dependiente. Modifique este parámetro solo si anuló el componente del modelo público por un componente personalizado.   
Predeterminado:  

```
{
    armv7l: "DLR-yolo3-armv7l-cpu-ObjectDetection",
    x86_64: "DLR-yolo3-x86_64-cpu-ObjectDetection"
}
```

------

## Archivo de registro local
<a name="dlr-object-detection-component-log-file"></a>

Este componente usa el siguiente archivo de registro.

------
#### [ Linux ]

```
/greengrass/v2/logs/aws.greengrass.DLRObjectDetection.log
```

------
#### [ Windows ]

```
C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.DLRObjectDetection.log
```

------

**Visualización de los registros de este componente**
+ Ejecute el siguiente comando en el dispositivo de núcleo para ver el archivo de registro de este componente en tiempo real. Sustituya `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* por la ruta a la carpeta AWS IoT Greengrass raíz.

------
#### [ Linux ]

  ```
  sudo tail -f /greengrass/v2/logs/aws.greengrass.DLRObjectDetection.log
  ```

------
#### [ Windows (PowerShell) ]

  ```
  Get-Content C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.DLRObjectDetection.log -Tail 10 -Wait
  ```

------

## Registros de cambios
<a name="dlr-object-detection-component-changelog"></a>

En la siguiente tabla, se describen los cambios en cada versión del componente.


|  **Versión**  |  **Cambios**  | 
| --- | --- | 
|  2.1.14  | Versión actualizada del lanzamiento del núcleo de Greengrass 2.12.5. | 
|  2.1.13  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.12.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.12  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.11.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.11  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.10.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.10  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.9.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.9  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.8  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.7  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.6.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.6  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.5.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.5  |  Componente publicado en su totalidad. Regiones de AWS  | 
|  2.1.4  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.4.0 del núcleo de Greengrass. Esta versión no está disponible en Europa (Londres) (`eu-west-2`).  | 
|  2.1.3  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.2  |  <a name="changelog-dlr-object-detection-2.1.2"></a>[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/dlr-object-detection-component.html)  | 
|  2.1.1  |  <a name="changelog-dlr-object-detection-2.1.1"></a>[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/dlr-object-detection-component.html)  | 
|  2.0.4  |  Versión inicial.  | 

# Almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR
<a name="dlr-image-classification-model-store-component"></a>

El almacén de modelos de clasificación de imágenes del DLR es un componente del modelo de aprendizaje automático que contiene ResNet -50 modelos previamente entrenados como artefactos de Greengrass. [Los modelos previamente entrenados que se utilizan en este componente se obtienen del [GluonCV Model Zoo y se compilan con AI Neo](https://cv.gluon.ai/model_zoo/index.html) Deep Learning Runtime. SageMaker ](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr)

El componente de inferencia de [clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-component.md) utiliza este componente como una dependencia para el origen del modelo. Para utilizar un modelo de DLR entrenado de forma personalizada, [cree una versión personalizada](ml-customization.md#override-public-model-store) de este componente del modelo e incluya el modelo personalizado como un artefacto componente. Puede usar la receta de este componente como plantilla para crear componentes de modelo personalizados. 

**nota**  
El nombre del componente del almacén de modelos de clasificación de imágenes de DLR varía en función de su versión. El nombre del componente para la versión 2.1.x y las versiones posteriores es `variant.DLR.ImageClassification.ModelStore`. El nombre del componente de la versión 2.0.x es `variant.ImageClassification.ModelStore`.

**Topics**
+ [Versiones](#dlr-image-classification-model-store-component-versions)
+ [Tipo](#dlr-image-classification-model-store-component-type)
+ [Sistema operativo](#dlr-image-classification-model-store-component-os-support)
+ [Requisitos](#dlr-image-classification-model-store-component-requirements)
+ [Dependencias](#dlr-image-classification-model-store-component-dependencies)
+ [Configuración](#dlr-image-classification-model-store-component-configuration)
+ [Archivo de registro local](#dlr-image-classification-model-store-component-log-file)
+ [Registros de cambios](#dlr-image-classification-model-store-component-changelog)

## Versiones
<a name="dlr-image-classification-model-store-component-versions"></a>

Este componente tiene las siguientes versiones:
+ 2.1.x (`variant.DLR.ImageClassification.ModelStore`) 
+ 2.0.x (`variant.ImageClassification.ModelStore`) 

## Tipo
<a name="dlr-image-classification-model-store-component-type"></a>

<a name="public-component-type-generic"></a>Este <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente es un componente genérico (`aws.greengrass.generic`). El [núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Para obtener más información, consulte [Tipos de componentes](develop-greengrass-components.md#component-types).

## Sistema operativo
<a name="dlr-image-classification-model-store-component-os-support"></a>

Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:
+ Linux
+ Windows

## Requisitos
<a name="dlr-image-classification-model-store-component-requirements"></a>

Este componente tiene los siguientes requisitos:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ En los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, se instala en el dispositivo la versión 2.27 o posterior de la [Biblioteca C GNU](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ En los dispositivos ARMv7L, como Raspberry Pi, las dependencias para OpenCV-Python están instaladas en el dispositivo. Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ Los dispositivos Raspberry Pi que ejecutan el sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi deben cumplir los siguientes requisitos:
  + NumPy 1.22.4 o una versión posterior instalada en el dispositivo. Raspberry Pi OS Bullseye incluye una versión anterior de NumPy, por lo que puede ejecutar el siguiente comando para actualizar NumPy el dispositivo.

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + La pila de cámara antigua habilitada en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una nueva pila de cámara que está habilitada de forma predeterminada y no es compatible, por lo que debe activar la pila de cámara antigua.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Cómo activar la pila de cámara antigua**

    1. Ejecute el siguiente comando para abrir la herramienta de configuración de Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleccione **Opciones de interfaz**.

    1. Seleccione **Cámara antigua** para activar la pila de cámara antigua.

    1. Reinicie el Raspberry Pi.

## Dependencias
<a name="dlr-image-classification-model-store-component-dependencies"></a>

Al implementar un componente, AWS IoT Greengrass también despliega versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementar el componente correctamente. En esta sección, se enumeran las dependencias de las [versiones publicadas](#dlr-image-classification-model-store-component-changelog) de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la [consola de AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass). En la página de detalles del componente, busque la lista de **Dependencias**.

------
#### [ 2.1.12 - 2.1.14 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.12 y 2.1.13 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.11 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.11 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.10 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.10 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.9 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.9 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.8 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.8 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.7 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.7 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.6 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.6 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.5 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.5 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.4 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.4 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.3 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.3 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.2 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.2 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.1 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.1 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.0.x ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.0.x de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | \$12.0.0 | Flexible | 

------

## Configuración
<a name="dlr-image-classification-model-store-component-configuration"></a>

Este componente no tiene ningún parámetro de configuración.

## Archivo de registro local
<a name="dlr-image-classification-model-store-component-log-file"></a>

Este componente no genera registros.

## Registros de cambios
<a name="dlr-image-classification-model-store-component-changelog"></a>

En la siguiente tabla, se describen los cambios en cada versión del componente.


|  **Versión**  |  **Cambios**  | 
| --- | --- | 
|  2.1.13  | Versión actualizada del lanzamiento del núcleo de Greengrass 2.12.5. | 
|  2.1.12  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.12.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.11  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.11.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.10  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.10.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.9  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.9.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.8  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.7  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.6  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.6.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.5  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/dlr-image-classification-model-store-component.html)  | 
|  2.1.4  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.4.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.3  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.2  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.2.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.1  |  <a name="changelog-dlr-image-classification-model-store-2.1.1"></a>[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/dlr-image-classification-model-store-component.html)  | 
|  2.0.4  |  Versión inicial.  | 

# Almacén de modelos de detección de objetos del DLR
<a name="dlr-object-detection-model-store-component"></a>

El almacén de modelos de detección de objetos del DLR es un componente del modelo de aprendizaje automático que contiene YOLOv3 modelos previamente entrenados como artefactos de Greengrass. [Los modelos de muestra utilizados en este componente se obtienen del [GluonCV Model Zoo](https://cv.gluon.ai/model_zoo/index.html) y se compilan con SageMaker AI Neo Deep Learning Runtime.](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr)

El componente de inferencia de [detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-component.md) utiliza este componente como dependencia del origen del modelo. Para utilizar un modelo de DLR entrenado de forma personalizada, [cree una versión personalizada](ml-customization.md#override-public-model-store) de este componente del modelo e incluya el modelo personalizado como un artefacto componente. Puede usar la receta de este componente como plantilla para crear componentes de modelo personalizados. 

**nota**  
El nombre del almacén de modelo de detección de objetos del DLR varía en función de su versión. El nombre del componente para la versión 2.1.x y las versiones posteriores es `variant.DLR.ObjectDetection.ModelStore`. El nombre del componente de la versión 2.0.x es `variant.ObjectDetection.ModelStore`.

**Topics**
+ [Versiones](#dlr-object-detection-model-store-component-versions)
+ [Tipo](#dlr-object-detection-model-store-component-type)
+ [Sistema operativo](#dlr-object-detection-model-store-component-os-support)
+ [Requisitos](#dlr-object-detection-model-store-component-requirements)
+ [Dependencias](#dlr-object-detection-model-store-component-dependencies)
+ [Configuración](#dlr-object-detection-model-store-component-configuration)
+ [Archivo de registro local](#dlr-object-detection-model-store-component-log-file)
+ [Registros de cambios](#dlr-object-detection-model-store-component-changelog)

## Versiones
<a name="dlr-object-detection-model-store-component-versions"></a>

Este componente tiene las siguientes versiones:
+ 2.1.x 
+ 2.0.x

## Tipo
<a name="dlr-object-detection-model-store-component-type"></a>

<a name="public-component-type-generic"></a>Este <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente es un componente genérico (`aws.greengrass.generic`). El [núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Para obtener más información, consulte [Tipos de componentes](develop-greengrass-components.md#component-types).

## Sistema operativo
<a name="dlr-object-detection-model-store-component-os-support"></a>

Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:
+ Linux
+ Windows

## Requisitos
<a name="dlr-object-detection-model-store-component-requirements"></a>

Este componente tiene los siguientes requisitos:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ En los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, se instala en el dispositivo la versión 2.27 o posterior de la [Biblioteca C GNU](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ En los dispositivos ARMv7L, como Raspberry Pi, las dependencias para OpenCV-Python están instaladas en el dispositivo. Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ Los dispositivos Raspberry Pi que ejecutan el sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi deben cumplir los siguientes requisitos:
  + NumPy 1.22.4 o una versión posterior instalada en el dispositivo. Raspberry Pi OS Bullseye incluye una versión anterior de NumPy, por lo que puede ejecutar el siguiente comando para actualizar NumPy el dispositivo.

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + La pila de cámara antigua habilitada en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una nueva pila de cámara que está habilitada de forma predeterminada y no es compatible, por lo que debe activar la pila de cámara antigua.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Cómo activar la pila de cámara antigua**

    1. Ejecute el siguiente comando para abrir la herramienta de configuración de Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleccione **Opciones de interfaz**.

    1. Seleccione **Cámara antigua** para activar la pila de cámara antigua.

    1. Reinicie el Raspberry Pi.

## Dependencias
<a name="dlr-object-detection-model-store-component-dependencies"></a>

Al implementar un componente, AWS IoT Greengrass también despliega versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementar el componente correctamente. En esta sección, se enumeran las dependencias de las [versiones publicadas](#dlr-object-detection-model-store-component-changelog) de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la [consola de AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass). En la página de detalles del componente, busque la lista de **Dependencias**.

------
#### [ 2.1.13 and 2.1.14 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.13 y 2.1.14 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.12 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.12 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.11 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.11 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.10 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.10 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.9 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.9 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.8 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.8 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.7 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.7 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.5 and 2.1.6 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.5 y 2.1.6 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.4 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.4 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.3 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.3 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.2 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.2 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.1 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.1 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.0.x ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.0.x de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | \$12.0.0 | Flexible | 

------

## Configuración
<a name="dlr-object-detection-model-store-component-configuration"></a>

Este componente no tiene ningún parámetro de configuración.

## Archivo de registro local
<a name="dlr-object-detection-model-store-component-log-file"></a>

Este componente no genera registros.

## Registros de cambios
<a name="dlr-object-detection-model-store-component-changelog"></a>

En la siguiente tabla, se describen los cambios en cada versión del componente.


|  **Versión**  |  **Cambios**  | 
| --- | --- | 
|  2.1.14  |  Versión actualizada del lanzamiento del núcleo de Greengrass 2.12.5.  | 
|  2.1.13  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.12.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.12  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.11.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.11  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.10.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.10  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.9.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.9  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.8  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.7  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.6.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.6  |  Añade un modelo de CPU para solucionar un problema en los dispositivos Armv8 (). AArch64  | 
|  2.1.5  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/dlr-object-detection-model-store-component.html)  | 
|  2.1.4  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.4.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.3  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.2  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.2.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.1  |  <a name="changelog-dlr-object-detection-model-store-2.1.1"></a>[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/dlr-object-detection-model-store-component.html) | 
|  2.0.4  |  Versión inicial.  | 

# Tiempo de ejecución de DLR
<a name="dlr-component"></a>

El componente de tiempo de ejecución de DLR (`variant.DLR`) contiene un script que instala el [tiempo de ejecución de aprendizaje profundo](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr) (DLR) y sus dependencias en un entorno virtual del dispositivo. Los componentes [Clasificación de imágenes de DLR](dlr-image-classification-component.md) y [Detección de objetos del DLR](dlr-object-detection-component.md) utilizan este componente como dependencia para instalar el DLR. La versión del componente 1.6.x instala el DLR versión 1.6.0 y la versión del componente 1.3.x instala el DLR versión 1.3.0. 

Para usar un tiempo de ejecución diferente, puede usar la receta de este componente como plantilla para [crear un componente de machine learning personalizado](ml-customization.md). 

**Topics**
+ [Versiones](#dlr-component-versions)
+ [Tipo](#dlr-component-type)
+ [Sistema operativo](#dlr-component-os-support)
+ [Requisitos](#dlr-component-requirements)
+ [Dependencias](#dlr-component-dependencies)
+ [Configuración](#dlr-component-configuration)
+ [De uso](#dlr-component-usage)
+ [Archivo de registro local](#dlr-component-log-file)
+ [Registros de cambios](#dlr-component-changelog)

## Versiones
<a name="dlr-component-versions"></a>

Este componente tiene las siguientes versiones:
+ 1.6.x
+ 1.3.x

## Tipo
<a name="dlr-component-type"></a>

<a name="public-component-type-generic"></a>Este <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente es un componente genérico (`aws.greengrass.generic`). El [núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Para obtener más información, consulte [Tipos de componentes](develop-greengrass-components.md#component-types).

## Sistema operativo
<a name="dlr-component-os-support"></a>

Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:
+ Linux
+ Windows

## Requisitos
<a name="dlr-component-requirements"></a>

Este componente tiene los siguientes requisitos:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ En los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, se instala en el dispositivo la versión 2.27 o posterior de la [Biblioteca C GNU](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ En los dispositivos ARMv7L, como Raspberry Pi, las dependencias para OpenCV-Python están instaladas en el dispositivo. Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ Los dispositivos Raspberry Pi que ejecutan el sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi deben cumplir los siguientes requisitos:
  + NumPy 1.22.4 o una versión posterior instalada en el dispositivo. Raspberry Pi OS Bullseye incluye una versión anterior de NumPy, por lo que puede ejecutar el siguiente comando para actualizar NumPy el dispositivo.

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + La pila de cámara antigua habilitada en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una nueva pila de cámara que está habilitada de forma predeterminada y no es compatible, por lo que debe activar la pila de cámara antigua.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Cómo activar la pila de cámara antigua**

    1. Ejecute el siguiente comando para abrir la herramienta de configuración de Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleccione **Opciones de interfaz**.

    1. Seleccione **Cámara antigua** para activar la pila de cámara antigua.

    1. Reinicie el Raspberry Pi.

### Puntos de conexión y puertos
<a name="dlr-component-endpoints"></a>

De forma predeterminada, este componente utiliza un script de instalación para instalar los paquetes mediante los comandos `apt`, `yum`, `brew` y `pip` en función de la plataforma que utilice el dispositivo principal. Este componente debe poder realizar solicitudes salientes a varios índices y repositorios de paquetes para ejecutar el script de instalación. Para permitir que el tráfico saliente de este componente pase por un proxy o firewall, debe identificar los puntos de conexión de los índices y repositorios de paquetes a los que se conecta el dispositivo principal para realizar la instalación.

Tenga en cuenta lo siguiente al identificar los puntos de conexión necesarios para el script de instalación de este componente:
+ Los puntos de conexión dependen de la plataforma del dispositivo principal. Por ejemplo, un dispositivo principal que ejecuta Ubuntu usa `apt` en lugar de `yum` o `brew`. Además, los dispositivos que usan el mismo índice de paquetes pueden tener listas de orígenes diferentes, por lo que pueden recuperar paquetes de diferentes repositorios.
+ Los puntos de conexión pueden diferir entre varios dispositivos que utilizan el mismo índice de paquetes, ya que cada dispositivo tiene sus propias listas de orígenes que definen dónde recuperar los paquetes.
+ Los puntos de conexión pueden cambiar con el tiempo. Cada índice URLs de paquetes proporciona los repositorios en los que se descargan los paquetes, y el propietario de un paquete puede cambiar lo que proporciona URLs el índice de paquetes.

Para obtener más información sobre las dependencias que instala este componente y sobre cómo deshabilitar el script de instalación, consulte el [UseInstaller](#dlr-component-config-useinstaller-term)parámetro de configuración.

Para obtener más información sobre los puntos de conexión y los puertos necesarios para el funcionamiento básico, consulte [Cómo permitir el tráfico del dispositivo a través de un proxy o firewall](allow-device-traffic.md).

## Dependencias
<a name="dlr-component-dependencies"></a>

Al implementar un componente, AWS IoT Greengrass también despliega versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementar el componente correctamente. En esta sección, se enumeran las dependencias de las [versiones publicadas](#dlr-component-changelog) de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la [consola de AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass). En la página de detalles del componente, busque la lista de **Dependencias**.

------
#### [ 1.6.11 - 1.6.16 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 1.6.11 a 1.6.16 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <3.0.0 | Flexible | 

------
#### [ 1.6.10 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.6.10 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flexible | 

------
#### [ 1.6.9 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.6.9 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flexible | 

------
#### [ 1.6.8 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.6.8 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flexible | 

------
#### [ 1.6.6 and 1.6.7 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 1.6.6 y 1.6.7 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flexible | 

------
#### [ 1.6.4 and 1.6.5 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 1.6.4 y 1.6.5 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flexible | 

------
#### [ 1.6.3 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.6.3 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flexible | 

------
#### [ 1.6.2 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.6.2 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flexible | 

------
#### [ 1.6.1 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.6.1 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flexible | 

------
#### [ 1.3.x ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 1.3.x de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | \$12.0.0 | Flexible | 

------

Para obtener más información sobre las dependencias del componente, consulte la [referencia de receta de componentes](component-recipe-reference.md#recipe-reference-component-dependencies).

## Configuración
<a name="dlr-component-configuration"></a>

Este componente ofrece los siguientes parámetros de configuración que puede personalizar cuando implemente el componente.

`MLRootPath`  
<a name="ml-config-mlrootpath-desc"></a>(Opcional) La ruta de la carpeta en los dispositivos principales de Linux donde los componentes de inferencia leen las imágenes y escriben los resultados de la inferencia. Puede modificar este valor en cualquier ubicación del dispositivo a la que tenga read/write acceso el usuario que ejecuta este componente.  
<a name="ml-config-mlrootpath-default-dlr"></a>Valor predeterminado: `/greengrass/v2/work/variant.DLR/greengrass_ml`

`WindowsMLRootPath`  
Esta característica está disponible en la versión 1.6.6 y posteriores de este componente.  
<a name="ml-config-windowsmlrootpath-desc"></a>(Opcional) La ruta de la carpeta del dispositivo principal de Windows donde los componentes de inferencia leen las imágenes y escriben los resultados de la inferencia. Puede modificar este valor en cualquier ubicación del dispositivo a la que tenga read/write acceso el usuario que ejecuta este componente.  
<a name="ml-config-windowsmlrootpath-default-dlr"></a>Valor predeterminado: `C:\greengrass\v2\\work\\variant.DLR\\greengrass_ml`

  `UseInstaller`   
<a name="ml-config-useinstaller-desc-dlr"></a>(Opcional) Valor de cadena que define si se debe utilizar el script de instalación de este componente para instalar el DLR y sus dependencias. Los valores admitidos son `true` y `false`.   <a name="ml-config-useinstaller-libraries-dlr"></a>

Establezca este valor en `false` si desea utilizar un script personalizado para la instalación del DLR o si desea incluir las dependencias del tiempo de ejecución en una imagen de Linux prediseñada. Para usar este componente con los componentes AWS de inferencia de DLR proporcionados, instale las siguientes bibliotecas, incluidas las dependencias, y póngalas `ggc_user` a disposición del usuario del sistema, por ejemplo, el que ejecuta los componentes de ML.
+ [Python](https://www.python.org/downloads/) 3.7 o posterior, incluido `pip` para su versión de Python.
+ Versión 1.6.0 del [tiempo de ejecución de aprendizaje profundo](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr)
+ [NumPy](https://numpy.org/install/).
+ [OpenCV-Python](https://pypi.org/project/opencv-python/).
+ [SDK para dispositivos con AWS IoT v2 para Python](https://github.com/aws/aws-iot-device-sdk-python-v2).
+ [AWS Python en tiempo de ejecución común (CRT)](https://github.com/awslabs/aws-crt-python).
+ [Picamera](https://picamera.readthedocs.io/en/release-1.13/) (solo para dispositivos Raspberry Pi).
+ [`awscam`módulo](https://docs.aws.amazon.com/deeplens/latest/dg/deeplens-library-awscam-module.html) (para AWS DeepLens dispositivos).
+ libGL (para dispositivos Linux)
<a name="ml-config-useinstaller-default"></a>Valor predeterminado: `true`

## De uso
<a name="dlr-component-usage"></a>

Utilice este componente con el parámetro de configuración `UseInstaller` establecido en `true` para instalar el DLR y sus dependencias en el dispositivo. El componente configura un entorno virtual en el dispositivo que incluye el OpenCV NumPy y las bibliotecas necesarias para el DLR. 

**nota**  <a name="ml-installer-component-usage-note"></a>
El script de instalación de este componente también instala las versiones más recientes de las bibliotecas de sistema adicionales necesarias para configurar el entorno virtual en el dispositivo y utilizar el marco de machine learning instalado. Esto podría actualizar las bibliotecas del sistema existentes en el dispositivo. Consulte la siguiente tabla para ver la lista de bibliotecas que instala este componente para cada sistema operativo compatible. Si desea personalizar este proceso de instalación, defina el parámetro de configuración `UseInstaller` en `false` y desarrolle su propio script de instalación.


| Plataforma | Bibliotecas instaladas en el sistema del dispositivo | Bibliotecas instaladas en el entorno virtual | 
| --- | --- | --- | 
| Armv7l | build-essential, cmake, ca-certificates, git | setuptools, wheel | 
| Amazon Linux 2 | mesa-libGL | Ninguno | 
| Ubuntu | wget | Ninguno | 

Al implementar el componente de inferencia, este componente de tiempo de ejecución comprueba primero si el dispositivo ya tiene instalado el DLR y sus dependencias y, de no ser así, los instala por usted. 

## Archivo de registro local
<a name="dlr-component-log-file"></a>

Este componente usa el siguiente archivo de registro.

------
#### [ Linux ]

```
/greengrass/v2/logs/variant.DLR.log
```

------
#### [ Windows ]

```
C:\greengrass\v2\logs\variant.DLR.log
```

------

**Visualización de los registros de este componente**
+ Ejecute el siguiente comando en el dispositivo de núcleo para ver el archivo de registro de este componente en tiempo real. Sustituya `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* por la ruta a la AWS IoT Greengrass carpeta raíz.

------
#### [ Linux ]

  ```
  sudo tail -f /greengrass/v2/logs/variant.DLR.log
  ```

------
#### [ Windows (PowerShell) ]

  ```
  Get-Content C:\greengrass\v2\logs\variant.DLR.log -Tail 10 -Wait
  ```

------

## Registros de cambios
<a name="dlr-component-changelog"></a>

En la siguiente tabla, se describen los cambios en cada versión del componente.


|  **Versión**  |  **Cambios**  | 
| --- | --- | 
|  1.6.16  |  Versión actualizada para la versión 2.12.5 del núcleo de Greengrass.  | 
|  1.6.12  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html)  | 
|  1.6.11  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.9.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  1.6.10  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  1.6.9  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  1.6.8  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.6.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  1.6.7  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html)  | 
|  1.6.6  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html)  | 
|  1.6.5  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html)  | 
|  1.6.4  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.4.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  1.6.3  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  1.6.2  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.2.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  1.6.1  |  <a name="changelog-dlr-1.6.1"></a>[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html)  | 
|  1.3.2  |  Versión inicial. Instala DLR versión 1.3.0.  | 

# TensorFlow Clasificación de imágenes Lite
<a name="tensorflow-lite-image-classification-component"></a>

El componente de clasificación de imágenes de TensorFlow Lite (`aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification`) contiene un ejemplo de código de inferencia para realizar inferencias de clasificación de imágenes mediante el tiempo de ejecución de [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python) y un ejemplo de modelo cuantificado MobileNet 1.0 previamente entrenado. Este componente utiliza la variante [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) y los [TensorFlow Tiempo de ejecución Lite](tensorflow-lite-component.md) componentes como dependencias para descargar el motor de ejecución de TensorFlow Lite y el modelo de muestra.

Para usar este componente de inferencia con un modelo TensorFlow Lite personalizado, [cree una versión personalizada del componente de la tienda](ml-customization.md#override-public-model-store) de modelos dependiente. Para usar su propio código de inferencia personalizado, puede usar la receta de este componente como plantilla para [crear un componente de inferencia personalizado.](ml-customization.md#create-inference-component)

**Topics**
+ [Versiones](#tensorflow-lite-image-classification-component-versions)
+ [Tipo](#tensorflow-lite-image-classification-component-type)
+ [Sistema operativo](#tensorflow-lite-image-classification-component-os-support)
+ [Requisitos](#tensorflow-lite-image-classification-component-requirements)
+ [Dependencias](#tensorflow-lite-image-classification-component-dependencies)
+ [Configuración](#tensorflow-lite-image-classification-component-configuration)
+ [Archivo de registro local](#tensorflow-lite-image-classification-component-log-file)
+ [Registros de cambios](#tensorflow-lite-image-classification-component-changelog)

## Versiones
<a name="tensorflow-lite-image-classification-component-versions"></a>

Este componente tiene las siguientes versiones:
+ 2.1.x

## Tipo
<a name="tensorflow-lite-image-classification-component-type"></a>

<a name="public-component-type-generic"></a>Este <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente es un componente genérico (`aws.greengrass.generic`). El [núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Para obtener más información, consulte [Tipos de componentes](develop-greengrass-components.md#component-types).

## Sistema operativo
<a name="tensorflow-lite-image-classification-component-os-support"></a>

Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:
+ Linux
+ Windows

## Requisitos
<a name="tensorflow-lite-image-classification-component-requirements"></a>

Este componente tiene los siguientes requisitos:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ En los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, se instala en el dispositivo la versión 2.27 o posterior de la [Biblioteca C GNU](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ En los dispositivos ARMv7L, como Raspberry Pi, las dependencias para OpenCV-Python están instaladas en el dispositivo. Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ Los dispositivos Raspberry Pi que ejecutan el sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi deben cumplir los siguientes requisitos:
  + NumPy 1.22.4 o una versión posterior instalada en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una versión anterior de NumPy, por lo que puede ejecutar el siguiente comando para actualizar NumPy el dispositivo.

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + La pila de cámara antigua habilitada en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una nueva pila de cámara que está habilitada de forma predeterminada y no es compatible, por lo que debe activar la pila de cámara antigua.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Cómo activar la pila de cámara antigua**

    1. Ejecute el siguiente comando para abrir la herramienta de configuración de Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleccione **Opciones de interfaz**.

    1. Seleccione **Cámara antigua** para activar la pila de cámara antigua.

    1. Reinicie el Raspberry Pi.

## Dependencias
<a name="tensorflow-lite-image-classification-component-dependencies"></a>

Al implementar un componente, AWS IoT Greengrass también despliega versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementar el componente correctamente. En esta sección, se enumeran las dependencias de las [versiones publicadas](#tensorflow-lite-image-classification-component-changelog) de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la [consola de AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass). En la página de detalles del componente, busque la lista de **Dependencias**.

------
#### [ 2.1.11 and 2.1.12 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.11 y 2.1.12 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.10 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.10 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.9 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.9 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.8 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.8 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.7 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.7 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.6 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.6 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.5 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.5 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.4 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.4 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.3 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.3 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.2 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.2 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.1 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.1 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.0 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.0 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------

## Configuración
<a name="tensorflow-lite-image-classification-component-configuration"></a>

Este componente ofrece los siguientes parámetros de configuración que puede personalizar cuando implemente el componente.

`accessControl`  
<a name="ml-config-accesscontrol-desc"></a>(Opcional) El objeto que contiene la [política de autorización](interprocess-communication.md#ipc-authorization-policies) que permite al componente publicar mensajes en el tema de notificaciones predeterminado.   
Predeterminado:   

```
{
   "aws.greengrass.ipc.mqttproxy": {
      "aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification:mqttproxy:1": {
         "policyDescription": "Allows access to publish via topic ml/tflite/image-classification.",
         "operations": [
            "aws.greengrass#PublishToIoTCore"
         ],
         "resources": [
            "ml/tflite/image-classification"
         ]
      }
   }
}
```

`PublishResultsOnTopic`  
<a name="ml-config-publishresultsontopic-desc"></a>(Opcional) El tema sobre el que desea publicar los resultados de la inferencia. Si modifica este valor, también debe modificar el valor del `resources` en el parámetro `accessControl` para que coincida con el nombre del tema personalizado.  
Valor predeterminado: `ml/tflite/image-classification`

`Accelerator`  <a name="ml-config-accelerator"></a>
El acelerador que desea usar. Los valores admitidos son `cpu` y `gpu`.  
Los modelos de ejemplo del componente del modelo dependiente solo admiten la aceleración de la CPU. Para usar la aceleración de la GPU con un modelo personalizado diferente, [cree un componente de modelo personalizado](ml-customization.md#override-public-model-store) para anular el componente del modelo público.  
Valor predeterminado: `cpu`

`ImageDirectory`  
<a name="ml-config-imagedirectory-desc"></a>(Opcional) La ruta de la carpeta del dispositivo donde los componentes de inferencia leen las imágenes. Puede modificar este valor en cualquier ubicación del dispositivo a la que tenga read/write acceso.  
<a name="ml-config-imagedirectory-img-default"></a>Valor predeterminado: `/greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/image_classification/sample_images/`  
Si establece el valor de `UseCamera` en `true`, se ignora este parámetro de configuración. 

`ImageName`  
<a name="ml-config-imagename-desc"></a>(Opcional) El nombre de la imagen que el componente de inferencia utiliza como entrada para realizar una predicción. El componente busca la imagen en la carpeta especificada en `ImageDirectory`. De forma predeterminada, el componente usa la imagen de muestra en el directorio de imágenes predeterminado. AWS IoT Greengrass admite los siguientes formatos de imagen: `jpeg``jpg`,`png`, y`npy`.   
<a name="ml-config-imagename-img-default"></a>Valor predeterminado: `cat.jpeg`  
Si establece el valor de `UseCamera` en `true`, se ignora este parámetro de configuración. 

`InferenceInterval`  <a name="ml-config-inferenceinterval"></a>
(Opcional) El tiempo en segundos entre cada predicción realizada por el código de inferencia. El código de inferencia de ejemplo se ejecuta indefinidamente y repite sus predicciones en el intervalo de tiempo especificado. Por ejemplo, puede cambiarlo por un intervalo más corto si desea utilizar imágenes tomadas por una cámara para realizar predicciones en tiempo real.  
Valor predeterminado: `3600`

`ModelResourceKey`  <a name="ml-config-modelresourcekey"></a>
<a name="ml-config-modelresourcekey-desc"></a>(Opcional) Los modelos que se utilizan en el componente de modelo público dependiente. Modifique este parámetro solo si anuló el componente del modelo público por un componente personalizado.   
Predeterminado:  

```
{
    "model": "TensorFlowLite-Mobilenet"
}
```

`UseCamera`  <a name="ml-config-usecamera"></a>
(Opcional) El valor de cadena que define si se deben utilizar imágenes de una cámara conectada al dispositivo principal de Greengrass. Los valores admitidos son `true` y `false`.  
Si establece este valor en `true`, el código de inferencia de muestra accede a la cámara del dispositivo y ejecuta la inferencia localmente en la imagen capturada. Los valores de los parámetros `ImageName` y `ImageDirectory` se pasan por alto. Asegúrese de que el usuario que ejecuta este componente tenga read/write acceso a la ubicación en la que la cámara almacena las imágenes capturadas.  
Valor predeterminado: `false`  
Al ver la receta de este componente, el parámetro `UseCamera` de configuración no aparece en la configuración predeterminada. Sin embargo, puede modificar el valor de este parámetro en una [actualización de la combinación de configuraciones](update-component-configurations.md) al implementar el componente.   
Si establece `UseCamera` en `true`, también debe crear un enlace simbólico para permitir que el componente de inferencia acceda a la cámara desde el entorno virtual creado por el componente de tiempo de ejecución. Para obtener más información sobre cómo usar una cámara con los componentes de inferencia de muestra, consulte [Actualización de las configuraciones de los componentes](ml-tutorial-image-classification-camera.md).

## Archivo de registro local
<a name="tensorflow-lite-image-classification-component-log-file"></a>

Este componente usa el siguiente archivo de registro.

------
#### [ Linux ]

```
/greengrass/v2/logs/aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification.log
```

------
#### [ Windows ]

```
C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification.log
```

------

**Visualización de los registros de este componente**
+ Ejecute el siguiente comando en el dispositivo de núcleo para ver el archivo de registro de este componente en tiempo real. Sustituya `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* por la ruta a la carpeta AWS IoT Greengrass raíz.

------
#### [ Linux ]

  ```
  sudo tail -f /greengrass/v2/logs/aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification.log
  ```

------
#### [ Windows (PowerShell) ]

  ```
  Get-Content C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification.log -Tail 10 -Wait
  ```

------

## Registros de cambios
<a name="tensorflow-lite-image-classification-component-changelog"></a>

En la siguiente tabla, se describen los cambios en cada versión del componente.


|  Versión  |  Cambios  | 
| --- | --- | 
|  2.1.12  |  Versión actualizada del lanzamiento del núcleo de Greengrass 2.12.5.  | 
|  2.1.11  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.12.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.10  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.11.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.9  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.10.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.8  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.9.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.7  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.6  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.5  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.6.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.4  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.5.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.3  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.4.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.2  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.1  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.2.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.0  |  Versión inicial.  | 

# TensorFlow Detección de objetos Lite
<a name="tensorflow-lite-object-detection-component"></a>

El componente de detección de objetos TensorFlow Lite (`aws.greengrass.TensorFlowLiteObjectDetection`) contiene un ejemplo de código de inferencia para realizar inferencias de detección de objetos con [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python) y un ejemplo del modelo de detección de un solo disparo (SSD) MobileNet 1.0 previamente entrenado. Este componente utiliza la variante [TensorFlow Tienda de modelos de detección de objetos Lite](tensorflow-lite-object-detection-model-store-component.md) y los [TensorFlow Tiempo de ejecución Lite](tensorflow-lite-component.md) componentes como dependencias para descargar TensorFlow Lite y el modelo de muestra. 

Para usar este componente de inferencia con un modelo TensorFlow Lite personalizado, puede [crear una versión personalizada del componente de la tienda](ml-customization.md#override-public-model-store) de modelos dependiente. Para usar su propio código de inferencia personalizado, use la receta de este componente como plantilla para [crear un componente de inferencia personalizado](ml-customization.md#create-inference-component).

**Topics**
+ [Versiones](#tensorflow-lite-object-detection-component-versions)
+ [Tipo](#tensorflow-lite-object-detection-component-type)
+ [Sistema operativo](#tensorflow-lite-object-detection-component-os-support)
+ [Requisitos](#tensorflow-lite-object-detection-component-requirements)
+ [Dependencias](#tensorflow-lite-object-detection-component-dependencies)
+ [Configuración](#tensorflow-lite-object-detection-component-configuration)
+ [Archivo de registro local](#tensorflow-lite-object-detection-component-log-file)
+ [Registros de cambios](#tensorflow-lite-object-detection-component-changelog)

## Versiones
<a name="tensorflow-lite-object-detection-component-versions"></a>

Este componente tiene las siguientes versiones:
+ 2.1.x

## Tipo
<a name="tensorflow-lite-object-detection-component-type"></a>

<a name="public-component-type-generic"></a>Este <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente es un componente genérico (`aws.greengrass.generic`). El [núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Para obtener más información, consulte [Tipos de componentes](develop-greengrass-components.md#component-types).

## Sistema operativo
<a name="tensorflow-lite-object-detection-component-os-support"></a>

Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:
+ Linux
+ Windows

## Requisitos
<a name="tensorflow-lite-object-detection-component-requirements"></a>

Este componente tiene los siguientes requisitos:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ En los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, se instala en el dispositivo la versión 2.27 o posterior de la [Biblioteca C GNU](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ En los dispositivos ARMv7L, como Raspberry Pi, las dependencias para OpenCV-Python están instaladas en el dispositivo. Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ Los dispositivos Raspberry Pi que ejecutan el sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi deben cumplir los siguientes requisitos:
  + NumPy 1.22.4 o una versión posterior instalada en el dispositivo. Raspberry Pi OS Bullseye incluye una versión anterior de NumPy, por lo que puede ejecutar el siguiente comando para actualizar NumPy el dispositivo.

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + La pila de cámara antigua habilitada en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una nueva pila de cámara que está habilitada de forma predeterminada y no es compatible, por lo que debe activar la pila de cámara antigua.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Cómo activar la pila de cámara antigua**

    1. Ejecute el siguiente comando para abrir la herramienta de configuración de Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleccione **Opciones de interfaz**.

    1. Seleccione **Cámara antigua** para activar la pila de cámara antigua.

    1. Reinicie el Raspberry Pi.

## Dependencias
<a name="tensorflow-lite-object-detection-component-dependencies"></a>

Al implementar un componente, AWS IoT Greengrass también despliega versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementar el componente correctamente. En esta sección, se enumeran las dependencias de las [versiones publicadas](#tensorflow-lite-object-detection-component-changelog) de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la [consola de AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass). En la página de detalles del componente, busque la lista de **Dependencias**.

------
#### [ 2.1.11 and 2.1.12 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.11 y 2.1.12 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.10 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.10 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.9 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.9 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.8 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.8 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.7 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.7 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.6 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.6 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.5 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.5 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.4 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.4 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.3 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.3 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.2 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.2 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.1 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.1 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------
#### [ 2.1.0 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.0 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flexible | 
| [TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rígido | 
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | Rígido | 

------

## Configuración
<a name="tensorflow-lite-object-detection-component-configuration"></a>

Este componente ofrece los siguientes parámetros de configuración que puede personalizar cuando implemente el componente.

`accessControl`  
<a name="ml-config-accesscontrol-desc"></a>(Opcional) El objeto que contiene la [política de autorización](interprocess-communication.md#ipc-authorization-policies) que permite al componente publicar mensajes en el tema de notificaciones predeterminado.   
Predeterminado:   

```
{
   "aws.greengrass.ipc.mqttproxy": {
      "aws.greengrass.TensorFlowLiteObjectDetection:mqttproxy:1": {
         "policyDescription": "Allows access to publish via topic ml/tflite/object-detection.",
         "operations": [
            "aws.greengrass#PublishToIoTCore"
         ],
         "resources": [
            "ml/tflite/object-detection"
         ]
      }
   }
}
```

`PublishResultsOnTopic`  
<a name="ml-config-publishresultsontopic-desc"></a>(Opcional) El tema sobre el que desea publicar los resultados de la inferencia. Si modifica este valor, también debe modificar el valor del `resources` en el parámetro `accessControl` para que coincida con el nombre del tema personalizado.  
Valor predeterminado: `ml/tflite/object-detection`

`Accelerator`  <a name="ml-config-accelerator"></a>
El acelerador que desea usar. Los valores admitidos son `cpu` y `gpu`.  
Los modelos de ejemplo del componente del modelo dependiente solo admiten la aceleración de la CPU. Para usar la aceleración de la GPU con un modelo personalizado diferente, [cree un componente de modelo personalizado](ml-customization.md#override-public-model-store) para anular el componente del modelo público.  
Valor predeterminado: `cpu`

`ImageDirectory`  
<a name="ml-config-imagedirectory-desc"></a>(Opcional) La ruta de la carpeta del dispositivo donde los componentes de inferencia leen las imágenes. Puede modificar este valor en cualquier ubicación del dispositivo a la que tenga read/write acceso.  
<a name="ml-config-imagedirectory-obj-default"></a>Valor predeterminado: `/greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/object_detection/sample_images/`  
Si establece el valor de `UseCamera` en `true`, se ignora este parámetro de configuración. 

`ImageName`  
<a name="ml-config-imagename-desc"></a>(Opcional) El nombre de la imagen que el componente de inferencia utiliza como entrada para realizar una predicción. El componente busca la imagen en la carpeta especificada en `ImageDirectory`. De forma predeterminada, el componente usa la imagen de muestra en el directorio de imágenes predeterminado. AWS IoT Greengrass admite los siguientes formatos de imagen: `jpeg``jpg`,`png`, y`npy`.   
<a name="ml-config-imagename-obj-default"></a>Valor predeterminado: `objects.jpg`  
Si establece el valor de `UseCamera` en `true`, se ignora este parámetro de configuración. 

`InferenceInterval`  <a name="ml-config-inferenceinterval"></a>
(Opcional) El tiempo en segundos entre cada predicción realizada por el código de inferencia. El código de inferencia de ejemplo se ejecuta indefinidamente y repite sus predicciones en el intervalo de tiempo especificado. Por ejemplo, puede cambiarlo por un intervalo más corto si desea utilizar imágenes tomadas por una cámara para realizar predicciones en tiempo real.  
Valor predeterminado: `3600`

`ModelResourceKey`  <a name="ml-config-modelresourcekey"></a>
<a name="ml-config-modelresourcekey-desc"></a>(Opcional) Los modelos que se utilizan en el componente de modelo público dependiente. Modifique este parámetro solo si anuló el componente del modelo público por un componente personalizado.   
Predeterminado:  

```
{
    "model": "TensorFlowLite-SSD"
}
```

`UseCamera`  <a name="ml-config-usecamera"></a>
(Opcional) El valor de cadena que define si se deben utilizar imágenes de una cámara conectada al dispositivo principal de Greengrass. Los valores admitidos son `true` y `false`.  
Si establece este valor en `true`, el código de inferencia de muestra accede a la cámara del dispositivo y ejecuta la inferencia localmente en la imagen capturada. Los valores de los parámetros `ImageName` y `ImageDirectory` se pasan por alto. Asegúrese de que el usuario que ejecuta este componente tenga read/write acceso a la ubicación en la que la cámara almacena las imágenes capturadas.  
Valor predeterminado: `false`  
Al ver la receta de este componente, el parámetro `UseCamera` de configuración no aparece en la configuración predeterminada. Sin embargo, puede modificar el valor de este parámetro en una [actualización de la combinación de configuraciones](update-component-configurations.md) al implementar el componente.   
Si establece `UseCamera` en `true`, también debe crear un enlace simbólico para permitir que el componente de inferencia acceda a la cámara desde el entorno virtual creado por el componente de tiempo de ejecución. Para obtener más información sobre cómo usar una cámara con los componentes de inferencia de muestra, consulte [Actualización de las configuraciones de los componentes](ml-tutorial-image-classification-camera.md).

**nota**  <a name="ml-config-not-visible-note"></a>
Al ver la receta de este componente, el parámetro `UseCamera` de configuración no aparece en la configuración predeterminada. Sin embargo, puede modificar el valor de este parámetro en una [actualización de la combinación de configuraciones](update-component-configurations.md) al implementar el componente.   
Si establece `UseCamera` en `true`, también debe crear un enlace simbólico para permitir que el componente de inferencia acceda a la cámara desde el entorno virtual creado por el componente de tiempo de ejecución. Para obtener más información sobre cómo usar una cámara con los componentes de inferencia de muestra, consulte [Actualización de las configuraciones de los componentes](ml-tutorial-image-classification-camera.md).

## Archivo de registro local
<a name="tensorflow-lite-object-detection-component-log-file"></a>

Este componente usa el siguiente archivo de registro.

------
#### [ Linux ]

```
/greengrass/v2/logs/aws.greengrass.TensorFlowLiteObjectDetection.log
```

------
#### [ Windows ]

```
C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.TensorFlowLiteObjectDetection.log
```

------

**Visualización de los registros de este componente**
+ Ejecute el siguiente comando en el dispositivo de núcleo para ver el archivo de registro de este componente en tiempo real. Sustituya `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* por la ruta a la carpeta AWS IoT Greengrass raíz.

------
#### [ Linux ]

  ```
  sudo tail -f /greengrass/v2/logs/aws.greengrass.TensorFlowLiteObjectDetection.log
  ```

------
#### [ Windows (PowerShell) ]

  ```
  Get-Content C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.TensorFlowLiteObjectDetection.log -Tail 10 -Wait
  ```

------

## Registros de cambios
<a name="tensorflow-lite-object-detection-component-changelog"></a>

En la siguiente tabla, se describen los cambios en cada versión del componente.


|  Versión  |  Cambios  | 
| --- | --- | 
|  2.1.12  |  Versión actualizada del lanzamiento del núcleo de Greengrass 2.12.5.  | 
|  2.1.11  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.12.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.10  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.11.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.9  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.10.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.8  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.9.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.7  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.6  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.5  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.6.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.4  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.5.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.3  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.4.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.2  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.1  |  <a name="changelog-tensorflow-lite-object-detection-2.1.1"></a>[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-object-detection-component.html)  | 
|  2.1.0  |  Versión inicial.  | 

# TensorFlow Tienda de modelos de clasificación de imágenes Lite
<a name="tensorflow-lite-image-classification-model-store-component"></a>

El almacén de modelos de clasificación de imágenes TensorFlow Lite (`variant.TensorFlowLite.ImageClassification.ModelStore`) es un componente del modelo de aprendizaje automático que contiene un modelo MobileNet v1 previamente entrenado como artefacto de Greengrass. [El modelo de muestra utilizado en este componente se obtiene del [TensorFlowHub](https://tfhub.dev/) y se implementa con Lite. TensorFlow ](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python)

El componente [TensorFlow Clasificación de imágenes Lite](tensorflow-lite-image-classification-component.md) de inferencia usa este componente como una dependencia para el origen del modelo. Para usar un modelo TensorFlow Lite personalizado, [cree una versión personalizada](ml-customization.md#override-public-model-store) de este componente del modelo e incluya su modelo personalizado como un artefacto componente. Puede usar la receta de este componente como plantilla para crear componentes de modelo personalizados. 

**Topics**
+ [Versiones](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-versions)
+ [Tipo](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-type)
+ [Sistema operativo](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-os-support)
+ [Requisitos](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-requirements)
+ [Dependencias](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-dependencies)
+ [Configuración](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-configuration)
+ [Archivo de registro local](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-log-file)
+ [Registros de cambios](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-changelog)

## Versiones
<a name="tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-versions"></a>

Este componente tiene las siguientes versiones:
+ 2.1.x

## Tipo
<a name="tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-type"></a>

<a name="public-component-type-generic"></a>Este <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente es un componente genérico (`aws.greengrass.generic`). El [núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Para obtener más información, consulte [Tipos de componentes](develop-greengrass-components.md#component-types).

## Sistema operativo
<a name="tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-os-support"></a>

Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:
+ Linux
+ Windows

## Requisitos
<a name="tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-requirements"></a>

Este componente tiene los siguientes requisitos:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ En los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, se instala en el dispositivo la versión 2.27 o posterior de la [Biblioteca C GNU](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ En los dispositivos ARMv7L, como Raspberry Pi, las dependencias para OpenCV-Python están instaladas en el dispositivo. Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ Los dispositivos Raspberry Pi que ejecutan el sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi deben cumplir los siguientes requisitos:
  + NumPy 1.22.4 o una versión posterior instalada en el dispositivo. Raspberry Pi OS Bullseye incluye una versión anterior de NumPy, por lo que puede ejecutar el siguiente comando para actualizar NumPy el dispositivo.

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + La pila de cámara antigua habilitada en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una nueva pila de cámara que está habilitada de forma predeterminada y no es compatible, por lo que debe activar la pila de cámara antigua.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Cómo activar la pila de cámara antigua**

    1. Ejecute el siguiente comando para abrir la herramienta de configuración de Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleccione **Opciones de interfaz**.

    1. Seleccione **Cámara antigua** para activar la pila de cámara antigua.

    1. Reinicie el Raspberry Pi.

## Dependencias
<a name="tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-dependencies"></a>

Al implementar un componente, AWS IoT Greengrass también despliega versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementar el componente correctamente. En esta sección, se enumeran las dependencias de las [versiones publicadas](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-changelog) de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la [consola de AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass). En la página de detalles del componente, busque la lista de **Dependencias**.

------
#### [ 2.1.11 and 2.1.12  ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.11 y 2.1.12 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.10 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.10 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.9 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.9 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.8 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.8 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.7 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.7 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.6 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.6 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.5 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.5 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.4 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.4 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.3 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.3 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.2 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.2 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.1 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.1 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.0 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.0 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flexible | 

------

## Configuración
<a name="tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-configuration"></a>

Este componente no tiene ningún parámetro de configuración.

## Archivo de registro local
<a name="tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-log-file"></a>

Este componente no genera registros.

## Registros de cambios
<a name="tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-changelog"></a>

En la siguiente tabla, se describen los cambios en cada versión del componente.


|  Versión  |  Cambios  | 
| --- | --- | 
|  2.1.12  |  Versión actualizada del lanzamiento del núcleo de Greengrass 2.12.5.  | 
|  2.1.11  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.12.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.10  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.11.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.9  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.10.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.8  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.9.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.7  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.6  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.5  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.6.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.4  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.5.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.3  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.4.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.2  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.1  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.2.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.0  |  Versión inicial.  | 

# TensorFlow Tienda de modelos de detección de objetos Lite
<a name="tensorflow-lite-object-detection-model-store-component"></a>

El almacén de modelos de detección de objetos TensorFlow Lite (`variant.TensorFlowLite.ObjectDetection.ModelStore`) es un componente del modelo de aprendizaje automático que contiene un modelo de detección de disparo único (SSD) previamente entrenado como un MobileNet artefacto de Greengrass. [El modelo de muestra utilizado en este componente se obtiene del [TensorFlow Hub](https://tfhub.dev/) y se implementa con Lite. TensorFlow ](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python)

El componente de inferencia [de detección de objetos de TensorFlow Lite](tensorflow-lite-object-detection-component.md) utiliza este componente como una dependencia para la fuente del modelo. Para usar un modelo TensorFlow Lite personalizado, [cree una versión personalizada](ml-customization.md#override-public-model-store) de este componente del modelo e incluya su modelo personalizado como un artefacto componente. Puede usar la receta de este componente como plantilla para crear componentes de modelo personalizados. 

**Topics**
+ [Versiones](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-versions)
+ [Tipo](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-type)
+ [Sistema operativo](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-os-support)
+ [Requisitos](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-requirements)
+ [Dependencias](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-dependencies)
+ [Configuración](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-configuration)
+ [Archivo de registro local](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-log-file)
+ [Registros de cambios](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-changelog)

## Versiones
<a name="tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-versions"></a>

Este componente tiene las siguientes versiones:
+ 2.1.x

## Tipo
<a name="tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-type"></a>

<a name="public-component-type-generic"></a>Este <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente es un componente genérico (`aws.greengrass.generic`). El [núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Para obtener más información, consulte [Tipos de componentes](develop-greengrass-components.md#component-types).

## Sistema operativo
<a name="tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-os-support"></a>

Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:
+ Linux
+ Windows

## Requisitos
<a name="tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-requirements"></a>

Este componente tiene los siguientes requisitos:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ En los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, se instala en el dispositivo la versión 2.27 o posterior de la [Biblioteca C GNU](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ En los dispositivos ARMv7L, como Raspberry Pi, las dependencias para OpenCV-Python están instaladas en el dispositivo. Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ Los dispositivos Raspberry Pi que ejecutan el sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi deben cumplir los siguientes requisitos:
  + NumPy 1.22.4 o una versión posterior instalada en el dispositivo. Raspberry Pi OS Bullseye incluye una versión anterior de NumPy, por lo que puede ejecutar el siguiente comando para actualizar NumPy el dispositivo.

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + La pila de cámara antigua habilitada en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una nueva pila de cámara que está habilitada de forma predeterminada y no es compatible, por lo que debe activar la pila de cámara antigua.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Cómo activar la pila de cámara antigua**

    1. Ejecute el siguiente comando para abrir la herramienta de configuración de Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleccione **Opciones de interfaz**.

    1. Seleccione **Cámara antigua** para activar la pila de cámara antigua.

    1. Reinicie el Raspberry Pi.

## Dependencias
<a name="tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-dependencies"></a>

Al implementar un componente, AWS IoT Greengrass también despliega versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementar el componente correctamente. En esta sección, se enumeran las dependencias de las [versiones publicadas](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-changelog) de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la [consola de AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass). En la página de detalles del componente, busque la lista de **Dependencias**.

------
#### [ 2.1.11 and 2.1.12 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.1.11 y 2.1.12 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.10 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.10 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.9 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.9 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.8 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.8 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.7 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.7 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.6 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.6 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.5 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.5 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.4 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.4 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.3 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.3 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.2 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.2 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.1 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.1 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.1.0 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.1.0 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flexible | 

------

## Configuración
<a name="tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-configuration"></a>

Este componente no tiene ningún parámetro de configuración.

## Archivo de registro local
<a name="tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-log-file"></a>

Este componente no genera registros.

## Registros de cambios
<a name="tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-changelog"></a>

En la siguiente tabla, se describen los cambios en cada versión del componente.


|  Versión  |  Cambios  | 
| --- | --- | 
|  2.1.12  |  Versión actualizada del lanzamiento del núcleo de Greengrass 2.12.5.  | 
|  2.1.11  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.12.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.10  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.11.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.9  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.10.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.8  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.9.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.7  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.1.6  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.5  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.6.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.4  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.5.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.3  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.4.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.2  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.1  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.2.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.1.0  |  Versión inicial.  | 

# TensorFlow Tiempo de ejecución Lite
<a name="tensorflow-lite-component"></a>

El componente de tiempo de ejecución de TensorFlow Lite (`variant.TensorFlowLite`) contiene un script que instala la versión 2.5.0 de [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python) y sus dependencias en un entorno virtual del dispositivo. El TensorFlow componente de [clasificación de imágenes](tensorflow-lite-image-classification-component.md) y [detección de objetos de TensorFlow Lite](tensorflow-lite-object-detection-component.md) utilizan este componente de tiempo de ejecución como una dependencia para instalar Lite. TensorFlow 

**nota**  
TensorFlow El componente de tiempo de ejecución de Lite, versión 2.5.6 y versiones posteriores, reinstala las instalaciones existentes del entorno de ejecución de TensorFlow Lite y sus dependencias. Esta reinstalación ayuda a garantizar que el dispositivo principal ejecute versiones compatibles de Lite y sus dependencias. TensorFlow 

Para usar un tiempo de ejecución diferente, puede usar la receta de este componente como plantilla para [crear un componente de machine learning personalizado](ml-customization.md).

**Topics**
+ [Versiones](#tensorflow-lite-component-versions)
+ [Tipo](#tensorflow-lite-component-type)
+ [Sistema operativo](#tensorflow-lite-component-os-support)
+ [Requisitos](#tensorflow-lite-component-requirements)
+ [Dependencias](#tensorflow-lite-component-dependencies)
+ [Configuración](#tensorflow-lite-component-configuration)
+ [De uso](#tensorflow-lite-component-usage)
+ [Archivo de registro local](#tensorflow-lite-component-log-file)
+ [Registros de cambios](#tensorflow-lite-component-changelog)

## Versiones
<a name="tensorflow-lite-component-versions"></a>

Este componente tiene las siguientes versiones:
+ 2.5.x

## Tipo
<a name="tensorflow-lite-component-type"></a>

<a name="public-component-type-generic"></a>Este <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente es un componente genérico (`aws.greengrass.generic`). El [núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Para obtener más información, consulte [Tipos de componentes](develop-greengrass-components.md#component-types).

## Sistema operativo
<a name="tensorflow-lite-component-os-support"></a>

Este componente se puede instalar en los dispositivos principales que ejecutan los siguientes sistemas operativos:
+ Linux
+ Windows

## Requisitos
<a name="tensorflow-lite-component-requirements"></a>

Este componente tiene los siguientes requisitos:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ En los dispositivos principales de Greengrass que ejecutan Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, se instala en el dispositivo la versión 2.27 o posterior de la [Biblioteca C GNU](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ En los dispositivos ARMv7L, como Raspberry Pi, las dependencias para OpenCV-Python están instaladas en el dispositivo. Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ Los dispositivos Raspberry Pi que ejecutan el sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi deben cumplir los siguientes requisitos:
  + NumPy 1.22.4 o una versión posterior instalada en el dispositivo. Raspberry Pi OS Bullseye incluye una versión anterior de NumPy, por lo que puede ejecutar el siguiente comando para actualizar NumPy el dispositivo.

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + La pila de cámara antigua habilitada en el dispositivo. El sistema operativo Bullseye de Raspberry Pi incluye una nueva pila de cámara que está habilitada de forma predeterminada y no es compatible, por lo que debe activar la pila de cámara antigua.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Cómo activar la pila de cámara antigua**

    1. Ejecute el siguiente comando para abrir la herramienta de configuración de Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleccione **Opciones de interfaz**.

    1. Seleccione **Cámara antigua** para activar la pila de cámara antigua.

    1. Reinicie el Raspberry Pi.

### Puntos de conexión y puertos
<a name="tensorflow-lite-component-endpoints"></a>

De forma predeterminada, este componente utiliza un script de instalación para instalar los paquetes mediante los comandos `apt`, `yum`, `brew` y `pip` en función de la plataforma que utilice el dispositivo principal. Este componente debe poder realizar solicitudes salientes a varios índices y repositorios de paquetes para ejecutar el script de instalación. Para permitir que el tráfico saliente de este componente pase por un proxy o firewall, debe identificar los puntos de conexión de los índices y repositorios de paquetes a los que se conecta el dispositivo principal para realizar la instalación.

Tenga en cuenta lo siguiente al identificar los puntos de conexión necesarios para el script de instalación de este componente:
+ Los puntos de conexión dependen de la plataforma del dispositivo principal. Por ejemplo, un dispositivo principal que ejecuta Ubuntu usa `apt` en lugar de `yum` o `brew`. Además, los dispositivos que usan el mismo índice de paquetes pueden tener listas de orígenes diferentes, por lo que pueden recuperar paquetes de diferentes repositorios.
+ Los puntos de conexión pueden diferir entre varios dispositivos que utilizan el mismo índice de paquetes, ya que cada dispositivo tiene sus propias listas de orígenes que definen dónde recuperar los paquetes.
+ Los puntos de conexión pueden cambiar con el tiempo. Cada índice URLs de paquetes proporciona los repositorios en los que se descargan los paquetes, y el propietario de un paquete puede cambiar lo que proporciona URLs el índice de paquetes.

Para obtener más información sobre las dependencias que instala este componente y sobre cómo deshabilitar el script de instalación, consulte el [UseInstaller](#tensorflow-lite-component-config-useinstaller-term)parámetro de configuración.

Para obtener más información sobre los puntos de conexión y los puertos necesarios para el funcionamiento básico, consulte [Cómo permitir el tráfico del dispositivo a través de un proxy o firewall](allow-device-traffic.md).

## Dependencias
<a name="tensorflow-lite-component-dependencies"></a>

Al implementar un componente, AWS IoT Greengrass también despliega versiones compatibles de sus dependencias. Esto significa que debe cumplir los requisitos del componente y de todas sus dependencias para poder implementar el componente correctamente. En esta sección, se enumeran las dependencias de las [versiones publicadas](#tensorflow-lite-component-changelog) de este componente y las restricciones de las versiones semánticas que definen las versiones de los componentes para cada dependencia. También puede ver las dependencias de cada versión del componente en la [consola de AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass). En la página de detalles del componente, busque la lista de **Dependencias**.

------
#### [ 2.5.14 and 2.5.15 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.5.14 y 2.5.15 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.5.13 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.5.13 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.5.12 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.5.12 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.5.11 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.5.11 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.5.10 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.5.10 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.5.9 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.5.9 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.5.8 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.5.8 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.5.5 - 2.5.7 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.5.5 a 2.5.7 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.5.3 and 2.5.4 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de las versiones 2.5.3 y 2.5.4 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.5.2 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.5.2 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.5.1 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.5.1 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flexible | 

------
#### [ 2.5.0 ]

En la siguiente tabla, se muestran las dependencias de la versión 2.5.0 de este componente.


| Dependencia | Versiones compatibles | Tipo de dependencia | 
| --- | --- | --- | 
| [Núcleo de Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flexible | 

------

Para obtener más información sobre las dependencias del componente, consulte la [referencia de receta de componentes](component-recipe-reference.md#recipe-reference-component-dependencies).

## Configuración
<a name="tensorflow-lite-component-configuration"></a>

Este componente ofrece los siguientes parámetros de configuración que puede personalizar cuando implemente el componente.

`MLRootPath`  
<a name="ml-config-mlrootpath-desc"></a>(Opcional) La ruta de la carpeta en los dispositivos principales de Linux donde los componentes de inferencia leen las imágenes y escriben los resultados de la inferencia. Puede modificar este valor en cualquier ubicación del dispositivo a la que tenga read/write acceso el usuario que ejecuta este componente.  
<a name="ml-config-mlrootpath-default-tfl"></a>Valor predeterminado: `/greengrass/v2/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml`

`WindowsMLRootPath`  
Esta característica está disponible en la versión 1.6.6 y posteriores de este componente.  
<a name="ml-config-windowsmlrootpath-desc"></a>(Opcional) La ruta de la carpeta del dispositivo principal de Windows donde los componentes de inferencia leen las imágenes y escriben los resultados de la inferencia. Puede modificar este valor en cualquier ubicación del dispositivo a la que tenga read/write acceso el usuario que ejecuta este componente.  
<a name="ml-config-windowsmlrootpath-default-dlr"></a>Valor predeterminado: `C:\greengrass\v2\\work\\variant.DLR\\greengrass_ml`

  `UseInstaller`   
<a name="ml-config-useinstaller-desc-tfl"></a>(Opcional) Valor de cadena que define si se debe utilizar el script de instalación de este componente para instalar TensorFlow Lite y sus dependencias. Los valores admitidos son `true` y `false`.   <a name="ml-config-useinstaller-libraries-tfl"></a>

Establezca este valor `false` si desea utilizar un script personalizado para la instalación de TensorFlow Lite o si desea incluir las dependencias del tiempo de ejecución en una imagen de Linux prediseñada. Para usar este componente con los componentes AWS de inferencia de TensorFlow Lite proporcionados, instale las siguientes bibliotecas, incluidas las dependencias, y póngalas a disposición del usuario del sistema, por ejemplo, el que ejecuta los componentes de `ggc_user` ML.
+ [Python](https://www.python.org/downloads/) 3.8 o posterior, incluso `pip` para su versión de Python
+ [TensorFlow Lite v2.5.0](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python)
+ [NumPy](https://numpy.org/install/)
+ [OpenCV-Python](https://pypi.org/project/opencv-python/)
+ [SDK para dispositivos con AWS IoT v2 para Python](https://github.com/aws/aws-iot-device-sdk-python-v2)
+ [AWS Python en tiempo de ejecución común (CRT)](https://github.com/awslabs/aws-crt-python)
+ [Picamera](https://picamera.readthedocs.io/en/release-1.13/) (para dispositivos Raspberry Pi)
+ [`awscam`módulo](https://docs.aws.amazon.com/deeplens/latest/dg/deeplens-library-awscam-module.html) (para AWS DeepLens dispositivos)
+ libGL (para dispositivos Linux)
<a name="ml-config-useinstaller-default"></a>Valor predeterminado: `true`

## De uso
<a name="tensorflow-lite-component-usage"></a>

Utilice este componente con el parámetro de `UseInstaller` configuración establecido en `true` para instalar TensorFlow Lite y sus dependencias en el dispositivo. El componente configura un entorno virtual en el dispositivo que incluye el OpenCV NumPy y las bibliotecas necesarias para Lite. TensorFlow 

**nota**  <a name="ml-installer-component-usage-note"></a>
El script de instalación de este componente también instala las versiones más recientes de las bibliotecas de sistema adicionales necesarias para configurar el entorno virtual en el dispositivo y utilizar el marco de machine learning instalado. Esto podría actualizar las bibliotecas del sistema existentes en el dispositivo. Consulte la siguiente tabla para ver la lista de bibliotecas que instala este componente para cada sistema operativo compatible. Si desea personalizar este proceso de instalación, defina el parámetro de configuración `UseInstaller` en `false` y desarrolle su propio script de instalación.


| Plataforma | Bibliotecas instaladas en el sistema del dispositivo | Bibliotecas instaladas en el entorno virtual | 
| --- | --- | --- | 
| Armv7l | build-essential, cmake, ca-certificates, git | setuptools, wheel | 
| Amazon Linux 2 | mesa-libGL | Ninguno | 
| Ubuntu | wget | Ninguno | 

Al implementar el componente de inferencia, este componente de tiempo de ejecución comprueba primero si el dispositivo ya tiene instalado TensorFlow Lite y sus dependencias. De lo contrario, el componente de tiempo de ejecución los instala automáticamente. 

## Archivo de registro local
<a name="tensorflow-lite-component-log-file"></a>

Este componente usa el siguiente archivo de registro.

------
#### [ Linux ]

```
/greengrass/v2/logs/variant.TensorFlowLite.log
```

------
#### [ Windows ]

```
C:\greengrass\v2\logs\variant.TensorFlowLite.log
```

------

**Visualización de los registros de este componente**
+ Ejecute el siguiente comando en el dispositivo de núcleo para ver el archivo de registro de este componente en tiempo real. Sustituya `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* por la ruta a la AWS IoT Greengrass carpeta raíz.

------
#### [ Linux ]

  ```
  sudo tail -f /greengrass/v2/logs/variant.TensorFlowLite.log
  ```

------
#### [ Windows (PowerShell) ]

  ```
  Get-Content C:\greengrass\v2\logs\variant.TensorFlowLite.log -Tail 10 -Wait
  ```

------

## Registros de cambios
<a name="tensorflow-lite-component-changelog"></a>

En la siguiente tabla, se describen los cambios en cada versión del componente.


|  Versión  |  Cambios  | 
| --- | --- | 
|  2.5.15  |  Versión actualizada del lanzamiento del núcleo de Greengrass 2.12.5.  | 
|  2.5.14  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.12.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.5.13  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.11.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.5.12  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.10.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.5.11  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.9.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.5.10  | Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.8.0 del núcleo de Greengrass. | 
|  2.5.9  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.7.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.5.8  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.6.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.5.7  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.html)  | 
|  2.5.6  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.html)  | 
|  2.5.5  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.html)  | 
|  2.5.4  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.html)  | 
|  2.5.3  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.4.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.5.2  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.3.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.5.1  |  Versión actualizada para el lanzamiento de la versión 2.2.0 del núcleo de Greengrass.  | 
|  2.5.0  |  Versión inicial.  |