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SageMaker Fin de la vida útil de Edge Manager

Modo de enfoque
SageMaker Fin de la vida útil de Edge Manager - Amazon SageMaker AI

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

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A partir del 26 de abril de 2024, ya no podrá acceder a Amazon SageMaker Edge Manager a través de la consola de AWS administración, realizar tareas de embalaje perimetral ni gestionar flotas de dispositivos perimetrales.

FAQs

Utilice las siguientes secciones para obtener respuestas a las preguntas más frecuentes sobre el final del SageMaker ciclo de vida (EOL) de Edge Manager.

R: Después del 26 de abril de 2024, todas las referencias a trabajos de empaquetado periférico, dispositivos y flotas de dispositivos se eliminarán del servicio Edge Manager. Ya no puede descubrir el servicio Edge Manager ni acceder a él desde su AWS consola, y las aplicaciones que utilizan el servicio Edge Manager ya APIs no funcionan.

P: ¿Qué pasará con mi Amazon SageMaker Edge Manager después de la fecha de fin de vida?

R: Después del 26 de abril de 2024, todas las referencias a trabajos de empaquetado periférico, dispositivos y flotas de dispositivos se eliminarán del servicio Edge Manager. Ya no puede descubrir el servicio Edge Manager ni acceder a él desde su AWS consola, y las aplicaciones que utilizan el servicio Edge Manager ya APIs no funcionan.

R: Los recursos creados por Edge Manager, como los paquetes perimetrales dentro de los buckets de Amazon S3, las cosas de AWS IoT y las funciones de AWS IAM, seguirán existiendo en sus servicios respectivos después del 26 de abril de 2024. Para evitar que se le facture una vez que Edge Manager deje de ser compatible, elimine sus recursos. Para obtener más información sobre eliminación de recursos, consulte Eliminar recursos de Edge Manager.

R: Los recursos creados por Edge Manager, como los paquetes perimetrales dentro de los buckets de Amazon S3, las cosas de AWS IoT y las funciones de AWS IAM, seguirán existiendo en sus servicios respectivos después del 26 de abril de 2024. Para evitar que se le facture una vez que Edge Manager deje de ser compatible, elimine sus recursos. Para obtener más información sobre eliminación de recursos, consulte Eliminar recursos de Edge Manager.

R: Los recursos creados por Edge Manager, como los paquetes perimetrales dentro de los buckets de Amazon S3, las cosas de AWS IoT y las funciones de AWS IAM, seguirán existiendo en sus servicios respectivos después del 26 de abril de 2024. Para evitar que se le facture una vez que Edge Manager deje de ser compatible, elimine sus recursos. Para obtener más información sobre eliminación de recursos, consulte Eliminar recursos de Edge Manager.

R: Los recursos creados por Edge Manager, como los paquetes perimetrales dentro de los buckets de Amazon S3, las cosas de AWS IoT y las funciones de AWS IAM, seguirán existiendo en sus servicios respectivos después del 26 de abril de 2024. Para evitar que se le facture una vez que Edge Manager deje de ser compatible, elimine sus recursos. Para obtener más información sobre eliminación de recursos, consulte Eliminar recursos de Edge Manager.

R: Le sugerimos que pruebe una de las siguientes herramientas de machine learning. Para un tiempo de ejecución periférica multiplataforma, utilice ONNX. ONNX es una solución de código abierto popular y bien mantenida que traduce sus modelos en instrucciones que pueden ejecutar muchos tipos de hardware y es compatible con los marcos de ML más recientes. ONNX se puede integrar en sus flujos de trabajo de SageMaker IA como un paso automatizado para sus implementaciones periféricas.

Para despliegues periféricos y uso de monitorización. AWS IoT Greengrass V2 AWS IoT Greengrass V2 tiene un mecanismo de empaquetado e implementación extensible que puede adaptarse a los modelos y aplicaciones periféricos. Puede utilizar los canales MQTT integrados para devolver la telemetría del modelo a Amazon SageMaker Model Monitor o utilizar el sistema de permisos integrado para enviar los datos capturados del modelo a Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Si no lo usa o no puede usarlo AWS IoT Greengrass V2, le sugerimos que utilice MQTT e IoT Jobs (biblioteca C/C++) para crear un mecanismo OTA ligero para entregar modelos.

Hemos preparado un código de muestra disponible en este GitHub repositorio para ayudarte a realizar la transición a estas herramientas sugeridas.

R: Le sugerimos que pruebe una de las siguientes herramientas de machine learning. Para un tiempo de ejecución periférica multiplataforma, utilice ONNX. ONNX es una solución de código abierto popular y bien mantenida que traduce sus modelos en instrucciones que pueden ejecutar muchos tipos de hardware y es compatible con los marcos de ML más recientes. ONNX se puede integrar en sus flujos de trabajo de SageMaker IA como un paso automatizado para sus implementaciones periféricas.

Para despliegues periféricos y uso de monitorización. AWS IoT Greengrass V2 AWS IoT Greengrass V2 tiene un mecanismo de empaquetado e implementación extensible que puede adaptarse a los modelos y aplicaciones periféricos. Puede utilizar los canales MQTT integrados para devolver la telemetría del modelo a Amazon SageMaker Model Monitor o utilizar el sistema de permisos integrado para enviar los datos capturados del modelo a Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Si no lo usa o no puede usarlo AWS IoT Greengrass V2, le sugerimos que utilice MQTT e IoT Jobs (biblioteca C/C++) para crear un mecanismo OTA ligero para entregar modelos.

Hemos preparado un código de muestra disponible en este GitHub repositorio para ayudarte a realizar la transición a estas herramientas sugeridas.

Eliminar recursos de Edge Manager

Los recursos creados por Edge Manager seguirán existiendo después del 26 de abril de 2024. Para evitar su facturación, elimine estos recursos.

Para eliminar AWS IoT Greengrass recursos, haz lo siguiente:

  1. En la AWS IoT Core consola, selecciona Dispositivos Greengrass en Administrar.

  2. Elija Componentes.

  3. En Mis componentes, los componentes creados por Edge Manager tienen el formato SageMaker AIEdge (EdgePackagingJobName). Seleccione el componente que desea eliminar.

  4. Elija Eliminar versión.

Para eliminar un alias de AWS IoT rol, haga lo siguiente:

  1. En la AWS IoT Core consola, selecciona Seguridad en Administrar.

  2. Elija Alias de roles.

  3. Los alias de los roles creados por Edge Manager tienen el formato SageMaker AIEdge- {DeviceFleetName}. Seleccione el rol que desea eliminar.

  4. Elija Eliminar.

Para eliminar trabajos de empaquetado en los bucket de Amazon S3, haga lo siguiente:

  1. En la consola de SageMaker IA, selecciona Edge Inference.

  2. Elija trabajos de empaquetado periférico.

  3. Seleccione uno de los trabajos de empaquetado periférico. Copie el URI de Amazon S3 en Artefacto de modelo en la sección Configuración de salida.

  4. En la consola de Amazon S3, navegue hasta la ubicación correspondiente y compruebe si necesita eliminar el modelo de artefacto. Para eliminar el modelo de artefacto, seleccione el objeto Amazon S3 y seleccione Eliminar.

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