Configure el dispositivo - Amazon SageMaker AI

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Configure el dispositivo

Deberá instalar los paquetes en su dispositivo periférico para que su dispositivo pueda hacer inferencias. También debe instalar el núcleo de IoT AWS Greengrass o Tiempo de ejecución de aprendizaje profundo (DLR). En este ejemplo, instalará los paquetes necesarios para hacer inferencias para el algoritmo de detección de objetos coco_ssd_mobilenet y utilizará el DLR.

  1. Instale paquetes adicionales

    Además de Boto3, debe instalar determinadas bibliotecas en su dispositivo periférico. Las bibliotecas que vaya a instalar dependen de su caso de uso.

    Por ejemplo, para el algoritmo de detección de coco_ssd_mobilenet objetos que descargó anteriormente, debe instalarlo NumPypara la manipulación de datos y las estadísticas, PIL para cargar imágenes y Matplotlib para generar gráficos. También necesitará una copia TensorFlow si quiere medir el impacto de compilar con Neo en comparación con una línea base. 

    !pip3 install numpy pillow tensorflow matplotlib

  2. Instalar un motor de inferencia en su dispositivo

    Para ejecutar su modelo compilado en NEO, instale Tiempo de ejecución de aprendizaje profundo (DLR) en su dispositivo. DLR es un tiempo de ejecución compacto y común para modelos de aprendizaje profundo y modelos de árboles de decisiones. En los destinos de CPU x86_64 que ejecutan Linux, puede instalar la última versión del paquete DLR mediante el siguiente comando pip:

    !pip install dlr

    Para instalar DLR en destinos de GPU o dispositivos periféricos que no sean x86, consulte Versiones para ver los binarios prediseñados o Instalación de DLR para compilar DLR desde el origen. Por ejemplo, para instalar DLR para Raspberry Pi 3, puede usar: 

    !pip install https://neo-ai-dlr-release.s3-us-west-2.amazonaws.com/v1.3.0/pi-armv7l-raspbian4.14.71-glibc2_24-libstdcpp3_4/dlr-1.3.0-py3-none-any.whl