Mengatur Perangkat Anda - Amazon SageMaker

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Mengatur Perangkat Anda

Anda perlu menginstal paket di perangkat edge Anda sehingga perangkat Anda dapat membuat kesimpulan. Anda juga perlu menginstal inti AWS Greengrass IoT atau Deep Learning Runtime (). DLR Dalam contoh ini, Anda akan menginstal paket yang diperlukan untuk membuat kesimpulan untuk algoritma deteksi coco_ssd_mobilenet objek dan Anda akan menggunakannyaDLR.

  1. Instal paket tambahan

    Selain Boto3, Anda harus menginstal pustaka tertentu di perangkat edge Anda. Pustaka apa yang Anda instal tergantung pada kasus penggunaan Anda.

    Misalnya, untuk algoritma deteksi coco_ssd_mobilenet objek yang Anda unduh sebelumnya, Anda perlu menginstal NumPyuntuk manipulasi data dan statistik, memuat gambar, dan Matplotlib PILuntuk menghasilkan plot. Anda juga memerlukan salinan TensorFlow jika Anda ingin mengukur dampak kompilasi dengan Neo versus baseline. 

    !pip3 install numpy pillow tensorflow matplotlib

  2. Instal mesin inferensi di perangkat Anda

    Untuk menjalankan model yang dikompilasi NEO, instal Deep Learning Runtime (DLR) di perangkat Anda. DLRadalah runtime yang ringkas dan umum untuk model pembelajaran mendalam dan model pohon keputusan. Pada CPU target x86_64 yang menjalankan Linux, Anda dapat menginstal rilis terbaru DLR paket menggunakan perintah berikut: pip

    !pip install dlr

    Untuk pemasangan DLR pada GPU target atau perangkat tepi non-x86, lihat Rilis untuk binari bawaan, atau Instalasi DLR untuk membangun dari sumber. DLR Misalnya, DLR untuk menginstal Raspberry Pi 3, Anda dapat menggunakan: 

    !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