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AWSConceptos de Panorama
En AWS Panorama, puede crear aplicaciones de visión artificial y desplegarlas en el dispositivo AWS Panorama o en un dispositivo compatible para analizar las transmisiones de vídeo de las cámaras de red. Usted escribe el código de la aplicación en Python y crea contenedores de aplicaciones con Docker. La aplicación AWS Panorama se utiliza CLI para importar modelos de aprendizaje automático de forma local o desde Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Las aplicaciones utilizan la aplicación AWS Panorama SDK para recibir la entrada de vídeo de una cámara e interactuar con un modelo.
El aparato AWS Panorama
El dispositivo AWS Panorama es el hardware que ejecuta sus aplicaciones. La consola AWS Panorama se utiliza para registrar un dispositivo, actualizar su software e implementar aplicaciones en él. El software del Dispositivo AWS Panorama se conecta a las transmisiones de la cámara, envía fotogramas de vídeo a la aplicación y muestra la salida de vídeo en una pantalla conectada.
El AWS Panorama Appliance es un dispositivo periférico con tecnología Nvidia Jetson AGX Xavier. En lugar de enviar las imágenes a la AWS nube para su procesamiento, ejecuta las aplicaciones de forma local en un hardware optimizado. Esto le permite analizar el vídeo en tiempo real y procesar los resultados de forma local. El dispositivo necesita una conexión a Internet para informar de su estado, cargar registros y realizar actualizaciones e implementaciones de software.
Para obtener más información, consulte Administración del dispositivo AWS Panorama.
Dispositivos compatibles
Además del dispositivo AWS Panorama, AWS Panorama es compatible con dispositivos de AWS nuestros socios. Los dispositivos compatibles admiten las mismas funciones que el dispositivo AWS Panorama. Los dispositivos compatibles se registran y administran con la consola AWS Panorama y API se crean e implementan aplicaciones de la misma manera.
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Lenovo ThinkEdge® SE7 0
: con tecnología Nvidia Jetson Xavier NX
El contenido y las aplicaciones de muestra de esta guía se han desarrollado con el Dispositivo AWS Panorama. Para obtener más información sobre las características específicas de hardware y software de su dispositivo, consulte la documentación del fabricante.
Aplicaciones
Las aplicaciones se ejecutan en el Dispositivo AWS Panorama para realizar tareas de visión artificial en transmisiones de vídeo. Puede crear aplicaciones de visión artificial combinando código Python y modelos de aprendizaje automático e implementarlas en el Dispositivo AWS Panorama a través de Internet. Las aplicaciones pueden enviar vídeo a una pantalla o utilizarla AWS SDK para enviar los resultados a los AWS servicios.
Para crear e implementar aplicaciones, utilice la aplicación AWS PanoramaCLI. La aplicación AWS Panorama CLI es una herramienta de línea de comandos que genera carpetas de aplicaciones y archivos de configuración predeterminados, crea contenedores con Docker y carga activos. Puede ejecutar varias aplicaciones en un dispositivo.
Para obtener más información, consulte Administración de aplicaciones AWS Panorama.
Nodos
Una aplicación consta de varios componentes denominados nodos, que representan entradas, salidas, modelos y código. Un nodo puede ser solo de configuración (entradas y salidas) o incluir artefactos (modelos y código). Los nodos de código de una aplicación se agrupan en paquetes de nodos que se cargan en un punto de acceso Amazon S3, desde donde el dispositivo AWS Panorama puede acceder a ellos. Un manifiesto de aplicación es un archivo de configuración que define las conexiones entre los nodos.
Para obtener más información, consulte Nodos de aplicación.
Modelos de
Un modelo de visión artificial es una red de machine learning que está entrenada para procesar imágenes. Los modelos de visión artificial pueden realizar diversas tareas, como la clasificación, la detección, la segmentación y el seguimiento. Un modelo de visión artificial toma una imagen como entrada y genera información sobre la imagen o los objetos de la imagen.
AWSPanorama admite modelos creados con PyTorch Apache MXNet y TensorFlow. Puede crear modelos con Amazon SageMaker AI o en su entorno de desarrollo. Para obtener más información, consulte Modelos de visión artificial.
