Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

# Componenti per l'apprendimento automatico
<a name="machine-learning-components"></a>

AWS IoT Greengrass fornisce i seguenti componenti di machine learning che puoi distribuire su dispositivi supportati per [eseguire inferenze di machine learning](perform-machine-learning-inference.md) utilizzando modelli addestrati in Amazon SageMaker AI o con i tuoi modelli pre-addestrati archiviati in Amazon S3. <a name="ml-component-types"></a>

AWS fornisce le seguenti categorie di componenti di apprendimento automatico:
+ **Componente del modello**: contiene modelli di apprendimento automatico come artefatti Greengrass.
+ **Componente Runtime**: contiene lo script che installa il framework di machine learning e le sue dipendenze sul dispositivo principale Greengrass.
+ **Componente di inferenza**: contiene il codice di inferenza e include le dipendenze dei componenti per installare il framework di machine learning e scaricare modelli di machine learning preaddestrati.

È possibile utilizzare il codice di inferenza di esempio e i modelli preaddestrati nei componenti di machine learning AWS forniti per eseguire la classificazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti utilizzando DLR e Lite. TensorFlow Per eseguire inferenze di machine learning personalizzate con i tuoi modelli archiviati in Amazon S3 o per utilizzare un framework di machine learning diverso, puoi utilizzare le ricette di questi componenti pubblici come modelli per creare componenti di machine learning personalizzati. Per ulteriori informazioni, consulta [Personalizza i tuoi componenti di machine learning](ml-customization.md).

AWS IoT Greengrass include anche un componente AWS fornito per gestire l'installazione e il ciclo di vita dell'agente SageMaker AI Edge Manager sui dispositivi principali Greengrass. Con SageMaker AI Edge Manager, puoi utilizzare i modelli compilati da Amazon SageMaker AI NEO direttamente sul tuo dispositivo principale. Per ulteriori informazioni, consulta [Usa Amazon SageMaker AI Edge Manager sui dispositivi core Greengrass](use-sagemaker-edge-manager.md).

La tabella seguente elenca i componenti di machine learning disponibili in. AWS IoT Greengrass

**Nota**  <a name="component-nucleus-dependency-update-note"></a>
Diversi componenti AWS forniti dipendono da versioni minori specifiche del nucleo Greengrass. A causa di questa dipendenza, è necessario aggiornare questi componenti quando si aggiorna il nucleo di Greengrass a una nuova versione secondaria. Per informazioni sulle versioni specifiche del nucleo da cui dipende ogni componente, consultate l'argomento relativo ai componenti. Per ulteriori informazioni sull'aggiornamento del nucleo, vedere. [Aggiornamento del software AWS IoT Greengrass Core (OTA)](update-greengrass-core-v2.md)

<a name="component-table-type-description"></a>Quando un componente ha un tipo di componente sia generico che Lambda, la versione corrente del componente è di tipo generico e una versione precedente del componente è di tipo Lambda.


| Componente | Description | [Tipo di componente](develop-greengrass-components.md#component-types) | Sistema operativo supportato | [Open source](open-source.md) | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| [SageMaker Gestione AI Edge](sagemaker-edge-manager-component.md) | Implementa l'agente Amazon SageMaker AI Edge Manager sul dispositivo principale Greengrass. | Generico | Linux, Windows | No | 
| [Classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-component.md) | Componente di inferenza che utilizza l'archivio del modello di classificazione delle immagini DLR e il componente runtime DLR come dipendenze per installare DLR, scaricare modelli di classificazione delle immagini di esempio ed eseguire inferenze di classificazione delle immagini sui dispositivi supportati. | Generico | Linux, Windows | No | 
| [Rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-component.md) | Componente di inferenza che utilizza l'archivio del modello di rilevamento degli oggetti DLR e il componente runtime DLR come dipendenze per installare DLR, scaricare modelli di rilevamento di oggetti di esempio ed eseguire inferenze per il rilevamento degli oggetti sui dispositivi supportati. | Generico | Linux, Windows | No | 
| [Archivio modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | Componente del modello che contiene esempi di modelli di classificazione delle immagini ResNet -50 come artefatti Greengrass. | Generico | Linux, Windows | No | 
| [Archivio modelli DLR per il rilevamento di oggetti](dlr-object-detection-model-store-component.md) | Componente del modello che contiene modelli di rilevamento di YOLOv3 oggetti di esempio come artefatti Greengrass. | Generico | Linux, Windows | No | 
| [Runtime DLR](dlr-component.md) | Componente di runtime che contiene uno script di installazione utilizzato per installare DLR e le sue dipendenze sul dispositivo principale Greengrass. | Generico | Linux, Windows | No | 
| [TensorFlow Classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-component.md) | Componente di inferenza che utilizza l' TensorFlow archivio del modello di classificazione delle immagini TensorFlow Lite e il componente runtime Lite come dipendenze per installare TensorFlow Lite, scaricare modelli di classificazione delle immagini di esempio ed eseguire inferenze di classificazione delle immagini sui dispositivi supportati. | Generico | Linux, Windows | No | 
| [TensorFlow Rilevamento di oggetti Lite](tensorflow-lite-object-detection-component.md) | Componente di inferenza che utilizza l'archivio del modello di rilevamento degli oggetti TensorFlow Lite e il componente runtime TensorFlow Lite come dipendenze per installare TensorFlow Lite, scaricare modelli di rilevamento di oggetti di esempio ed eseguire inferenze per il rilevamento degli oggetti sui dispositivi supportati. | Generico | Linux, Windows | No | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | Componente del modello che contiene un modello MobileNet v1 di esempio come artefatto Greengrass. | Generico | Linux, Windows | No | 
| [TensorFlow Archivio di modelli Lite per il rilevamento di oggetti](tensorflow-lite-object-detection-model-store-component.md) | Componente del modello che contiene un MobileNet modello di Single Shot Detection (SSD) di esempio come artefatto Greengrass. | Generico | Linux, Windows | No | 
| [TensorFlow Runtime Lite](tensorflow-lite-component.md) | Componente di runtime che contiene uno script di installazione utilizzato per installare TensorFlow Lite e le sue dipendenze sul dispositivo principale Greengrass. | Generico | Linux, Windows | No | 

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

**Importante**  
SageMaker AI Edge Manager è stato interrotto il 26 aprile 2024. Per ulteriori informazioni su come continuare a distribuire i tuoi modelli sui dispositivi edge, consulta la sezione End of life di [SageMaker AI Edge Manager](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/edge-eol.html).

Il componente Amazon SageMaker AI Edge Manager (`aws.greengrass.SageMakerEdgeManager`) installa il binario dell'agente SageMaker AI Edge Manager. 

SageMaker AI Edge Manager fornisce la gestione dei modelli per i dispositivi edge in modo da poter ottimizzare, proteggere, monitorare e mantenere i modelli di machine learning su flotte di dispositivi edge. Il componente SageMaker AI Edge Manager installa e gestisce il ciclo di vita dell'agente SageMaker AI Edge Manager sul dispositivo principale. Puoi anche utilizzare SageMaker AI Edge Manager per impacchettare e utilizzare modelli compilati da SageMaker AI NEO come componenti del modello sui dispositivi core Greengrass. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dell'agente SageMaker AI Edge Manager sul dispositivo principale, consulta. [Usa Amazon SageMaker AI Edge Manager sui dispositivi core Greengrass](use-sagemaker-edge-manager.md)

SageMaker Il componente AI Edge Manager v1.3.x installa il binario dell'agente Edge Manager v1.20220822.836f3023. [Per ulteriori informazioni sulle versioni binarie dell'agente Edge Manager, vedere Edge Manager Agent.](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/edge-device-fleet-about)

**Nota**  
Il componente SageMaker AI Edge Manager è disponibile solo nei seguenti casi Regioni AWS:  
Stati Uniti orientali (Ohio)
Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale)
Stati Uniti occidentali (Oregon)
UE (Francoforte)
UE (Irlanda)
Asia Pacifico (Tokyo)

**Topics**
+ [Versioni](#sagemaker-edge-manager-component-versions)
+ [Tipo](#sagemaker-edge-manager-component-type)
+ [Sistema operativo](#sagemaker-edge-manager-component-os-support)
+ [Requisiti](#sagemaker-edge-manager-component-requirements)
+ [Dipendenze](#sagemaker-edge-manager-component-dependencies)
+ [Configurazione](#sagemaker-edge-manager-component-configuration)
+ [File di registro locale](#sagemaker-edge-manager-component-log-file)
+ [Changelog](#sagemaker-edge-manager-component-changelog)

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

Questo componente ha le seguenti versioni:
+ 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>Questo <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente è un componente generico () `aws.greengrass.generic`. Il [nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) esegue gli script del ciclo di vita del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di componenti](develop-greengrass-components.md#component-types).

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

Questo componente può essere installato su dispositivi principali che eseguono i seguenti sistemi operativi:
+ Linux
+ Windows

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

Questo componente presenta i seguenti requisiti:<a name="sm-edge-manager-component-reqs"></a>
+ <a name="sm-req-core-device"></a>Un dispositivo core Greengrass in esecuzione su Amazon Linux 2, una piattaforma Linux basata su Debian (x86\$164 o Armv8) o Windows (x86\$164). Se non lo hai, consultare [Tutorial: Guida introduttiva a AWS IoT Greengrass V2](getting-started.md).
+ <a name="sm-req-python"></a>[Python](https://www.python.org/downloads/) 3.6 o versione successiva, inclusa `pip` la tua versione di Python, installato sul tuo dispositivo principale.
+ Il [ruolo del dispositivo Greengrass](device-service-role.md) è configurato con quanto segue: 
  + <a name="sm-req-iam-trust-relationship"></a>Una relazione di fiducia che consente `credentials.iot.amazonaws.com` e consente `sagemaker.amazonaws.com` di assumere il ruolo, come illustrato nel seguente esempio di policy 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 politica gestita da [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>L'`s3:PutObject`azione, come illustrato nel seguente esempio di policy IAM.

    ```
    {
      "Version": "2012-10-17",		 	 	 
      "Statement": [
        {
          "Action": [
            "s3:PutObject"
          ],
          "Resource": [
            "*"
          ],
          "Effect": "Allow"
        }
      ]
    }
    ```
+ <a name="sm-req-s3-bucket"></a>Un bucket Amazon S3 creato nello stesso Regione AWS dispositivo Account AWS principale Greengrass. SageMaker AI Edge Manager richiede un bucket S3 per creare una flotta di dispositivi edge e per archiviare dati di esempio derivanti dall'esecuzione dell'inferenza sul dispositivo. Per informazioni sulla creazione di bucket S3, consulta [Guida introduttiva ad Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/GetStartedWithS3.html).
+ <a name="sm-req-edge-device-fleet"></a>Una flotta di dispositivi edge SageMaker AI che utilizza lo stesso alias di AWS IoT ruolo del dispositivo principale Greengrass. Per ulteriori informazioni, consulta [Crea una flotta di dispositivi edge](get-started-with-edge-manager-on-greengrass.md#create-edge-device-fleet-for-greengrass).
+ <a name="sm-req-edge-device"></a>Il tuo dispositivo principale Greengrass è stato registrato come dispositivo edge nella tua flotta di dispositivi SageMaker AI Edge. Il nome del dispositivo edge deve corrispondere al nome dell' AWS IoT oggetto del dispositivo principale. Per ulteriori informazioni, consulta [Registra il tuo dispositivo Greengrass core](get-started-with-edge-manager-on-greengrass.md#register-greengrass-core-device-in-sme).

### Endpoint e porte
<a name="sagemaker-edge-manager-component-endpoints"></a>

Questo componente deve essere in grado di eseguire richieste in uscita verso i seguenti endpoint e porte, oltre agli endpoint e alle porte necessari per le operazioni di base. Per ulteriori informazioni, consulta [Consenti il traffico dei dispositivi tramite un proxy o un firewall](allow-device-traffic.md).


| Endpoint | Porta | Richiesto | Description | 
| --- | --- | --- | --- | 
|  `edge.sagemaker.region.amazonaws.com`  | 443 | Sì |  Controlla lo stato di registrazione del dispositivo e invia le metriche all'IA. SageMaker   | 
|  `*.s3.amazonaws.com`  | 443 | Sì |  Carica i dati di acquisizione nel bucket S3 che hai specificato. Puoi sostituirlo `*` con il nome di ogni bucket in cui carichi i dati.  | 

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

Quando distribuisci un componente, distribuisce AWS IoT Greengrass anche versioni compatibili delle sue dipendenze. Ciò significa che è necessario soddisfare i requisiti per il componente e tutte le sue dipendenze per distribuire correttamente il componente. Questa sezione elenca le dipendenze per le [versioni rilasciate](#sagemaker-edge-manager-component-changelog) di questo componente e i vincoli di versione semantica che definiscono le versioni dei componenti per ogni dipendenza. [È inoltre possibile visualizzare le dipendenze per ogni versione del componente nella console.AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass) Nella pagina dei dettagli del componente, cerca l'elenco delle **dipendenze**.

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 1.3.5 e 1.3.6 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flessibili | 
| [Servizio di scambio di token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.3.4 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flessibili | 
| [Servizio di scambio di token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.3.3 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flessibili | 
| [Servizio di scambio di token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.3.2 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flessibili | 
| [Servizio di scambio di token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.3.1 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flessibili | 
| [Servizio di scambio di token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 1.1.1 - 1.3.0 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flessibili | 
| [Servizio di scambio di token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.1.0 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flessibili | 
| [Servizio di scambio di token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.0.3 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flessibili | 
| [Servizio di scambio di token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 1.0.1 e 1.0.2 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flessibili | 
| [Servizio di scambio di token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.0.0 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flessibili | 
| [Servizio di scambio di token](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | Rigidi | 

------

[Per ulteriori informazioni sulle dipendenze dei componenti, vedere il riferimento alla ricetta dei componenti.](component-recipe-reference.md#recipe-reference-component-dependencies)

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

Questo componente fornisce i seguenti parametri di configurazione che è possibile personalizzare durante la distribuzione del componente.

**Nota**  
Questa sezione descrive i parametri di configurazione impostati nel componente. Per ulteriori informazioni sulla configurazione di SageMaker AI Edge Manager corrispondente, consulta [Edge Manager Agent](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/edge-device-fleet-about.html#edge-device-fleet-running-agent) nella *Amazon SageMaker AI Developer Guide*.

`DeviceFleetName`  
Il nome del parco dispositivi SageMaker AI Edge Manager che contiene il dispositivo principale Greengrass.   
È necessario specificare un valore per questo parametro nell'aggiornamento della configurazione quando si distribuisce questo componente.

`BucketName`  
Il nome del bucket S3 in cui carichi i dati di inferenza acquisiti. Il nome del bucket deve contenere la stringa. `sagemaker`   
Se si imposta su `CaptureDataDestination``Cloud`, o se si imposta su `CaptureDataPeriodicUpload``true`, è necessario specificare un valore per questo parametro nell'aggiornamento della configurazione quando si distribuisce questo componente.  
Capture data è una funzionalità di SageMaker intelligenza artificiale che utilizzi per caricare input di inferenza, risultati di inferenza e dati di inferenza aggiuntivi su un bucket S3 o una directory locale per analisi future. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei dati di acquisizione con SageMaker AI Edge Manager, consulta [Manage Model](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/edge-manage-model.html#edge-manage-model-capturedata) nella *Amazon SageMaker AI Developer Guide*.

`CaptureDataBatchSize`  
(Facoltativo) La dimensione di un batch di richieste di dati di acquisizione gestite dall'agente. Questo valore deve essere inferiore alla dimensione del buffer specificata. `CaptureDataBufferSize` Si consiglia di non superare la metà della dimensione del buffer.  
L'agente gestisce un batch di richieste quando il numero di richieste nel buffer raggiunge il `CaptureDataBatchSize` numero o allo scadere dell'`CaptureDataPushPeriodSeconds`intervallo, a seconda dell'evento che si verifica per primo.  
Impostazione predefinita: `10`

`CaptureDataBufferSize`  
(Facoltativo) Il numero massimo di richieste di dati di acquisizione archiviate nel buffer.  
Impostazione predefinita: `30`

`CaptureDataDestination`  
(Facoltativo) La destinazione in cui vengono archiviati i dati acquisiti. Questo parametro può avere uno dei seguenti valori:  
+ `Cloud`—Carica i dati acquisiti nel bucket S3 specificato dall'utente. `BucketName`
+ `Disk`—Scrive i dati acquisiti nella directory di lavoro del componente. 
Se lo specifichi`Disk`, puoi anche scegliere di caricare periodicamente i dati acquisiti nel tuo bucket S3 impostando su. `CaptureDataPeriodicUpload` `true`  
Impostazione predefinita: `Cloud`

`CaptureDataPeriodicUpload`  
(Facoltativo) Valore di stringa che specifica se caricare periodicamente i dati acquisiti. I valori supportati sono `true` e `false`.  
Imposta questo parametro su `true` se lo hai `CaptureDataDestination` impostato `Disk` e desideri inoltre che l'agente carichi periodicamente i dati acquisiti nel tuo bucket S3.  
Impostazione predefinita: `false`

`CaptureDataPeriodicUploadPeriodSeconds`  
(Facoltativo) L'intervallo in secondi con cui l'agente SageMaker AI Edge Manager carica i dati acquisiti nel bucket S3. Utilizzate questo parametro se lo impostate su. `CaptureDataPeriodicUpload` `true`  
Impostazione predefinita: `8`

`CaptureDataPushPeriodSeconds`  
(Facoltativo) L'intervallo in secondi in cui l'agente SageMaker AI Edge Manager gestisce un batch di richieste di acquisizione di dati dal buffer.   
L'agente gestisce un batch di richieste quando il numero di richieste nel buffer raggiunge il `CaptureDataBatchSize` numero o allo scadere dell'`CaptureDataPushPeriodSeconds`intervallo, a seconda dell'evento che si verifica per primo.  
Impostazione predefinita: `4`

`CaptureDataBase64EmbedLimit`  
(Facoltativo) La dimensione massima in byte dei dati acquisiti caricati dall'agente AI Edge Manager. SageMaker   
Impostazione predefinita: `3072`

`FolderPrefix`  
(Facoltativo) Il nome della cartella in cui l'agente scrive i dati acquisiti. Se `CaptureDataDestination` si imposta su`Disk`, l'agente crea la cartella nella directory specificata da`CaptureDataDiskPath`. Se lo `CaptureDataDestination` imposti su`Cloud`, o se lo `CaptureDataPeriodicUpload` imposti`true`, l'agente crea la cartella nel tuo bucket S3.   
Impostazione predefinita: `sme-capture`

`CaptureDataDiskPath`  
Questa funzionalità è disponibile nella versione 1.1.0 e successive del componente SageMaker AI Edge Manager.  
(Facoltativo) Il percorso della cartella in cui l'agente crea la cartella dei dati acquisiti. Se si imposta su `CaptureDataDestination``Disk`, l'agente crea la cartella dei dati acquisiti in questa directory. Se non specificate questo valore, l'agente crea la cartella dei dati acquisiti nella directory di lavoro del componente. Utilizzate il `FolderPrefix` parametro per specificare il nome della cartella dei dati acquisiti.  
Impostazione predefinita: `/greengrass/v2/work/aws.greengrass.SageMakerEdgeManager/capture`

`LocalDataRootPath`  
Questa funzionalità è disponibile nella versione 1.2.0 e nelle versioni successive del componente SageMaker AI Edge Manager.  
(Facoltativo) Il percorso in cui questo componente memorizza i seguenti dati sul dispositivo principale:  
+ Il database locale per i dati di runtime se `DbEnable` impostato su`true`.
+ SageMaker Modelli compilati da AI NEO che questo componente scarica automaticamente quando lo `DeploymentEnable` imposti. `true`
Impostazione predefinita: `/greengrass/v2/work/aws.greengrass.SageMakerEdgeManager`

`DbEnable`  
(Facoltativo) È possibile consentire a questo componente di archiviare i dati di runtime in un database locale per conservare i dati, nel caso in cui il componente si guasti o il dispositivo perda alimentazione.  
Questo database richiede 5 MB di spazio di archiviazione sul file system del dispositivo principale.  
Impostazione predefinita: `false`

`DeploymentEnable`  
Questa funzionalità è disponibile nella versione 1.2.0 e nelle versioni successive del componente SageMaker AI Edge Manager.  
(Facoltativo) Puoi abilitare questo componente per recuperare automaticamente i modelli compilati da SageMaker AI NEO da quelli caricati su Amazon S3. Dopo aver caricato un nuovo modello su Amazon S3, usa SageMaker AI Studio o l'API SageMaker AI per distribuire il nuovo modello su questo dispositivo principale. Quando abiliti questa funzionalità, puoi distribuire nuovi modelli sui dispositivi principali senza dover creare una distribuzione. AWS IoT Greengrass   
Per utilizzare questa funzionalità, è necessario impostare su`DbEnable`. `true` Questa funzionalità utilizza il database locale per tenere traccia dei modelli recuperati da. Cloud AWS
Impostazione predefinita: `false`

`DeploymentPollInterval`  
Questa funzionalità è disponibile nella versione 1.2.0 e successive del componente SageMaker AI Edge Manager.  
(Facoltativo) La quantità di tempo (in minuti) tra cui questo componente verifica la presenza di nuovi modelli da scaricare. Questa opzione si applica quando è impostata `DeploymentEnable` su`true`.  
Impostazione predefinita: `1440` (1 giorno)

`DLRBackendOptions`  
Questa funzionalità è disponibile nella versione 1.2.0 e successive del componente SageMaker AI Edge Manager.  
(Facoltativo) I flag di runtime DLR da impostare nel runtime DLR utilizzato da questo componente. È possibile impostare il seguente flag:  
+ `TVM_TENSORRT_CACHE_DIR`— Abilita la memorizzazione nella cache del modello TensorRT. Specificate un percorso assoluto per una cartella esistente con autorizzazioni di lettura/scrittura.
+ `TVM_TENSORRT_CACHE_DISK_SIZE_MB`— Assegna il limite superiore della cartella cache del modello TensorRT. Quando la dimensione della directory supera questo limite, i motori memorizzati nella cache che vengono utilizzati meno vengono eliminati. Il valore predefinito è 512 MB.
Ad esempio, puoi impostare questo parametro sul valore seguente per abilitare la memorizzazione nella cache del modello TensorRT e limitare la dimensione della cache a 800 MB.  

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

`SagemakerEdgeLogVerbose`  
(Facoltativo) Valore di stringa che specifica se abilitare la registrazione di debug. I valori supportati sono `true` e `false`.  
Impostazione predefinita: `false`

`UnixSocketName`  
(Facoltativo) La posizione del descrittore del file socket SageMaker AI Edge Manager sul dispositivo principale.  
Impostazione predefinita: `/tmp/aws.greengrass.SageMakerEdgeManager.sock`

**Example Esempio: fusione e aggiornamento della configurazione**  
La seguente configurazione di esempio specifica che il dispositivo principale fa parte di *MyEdgeDeviceFleet* e che l'agente scrive i dati di acquisizione sia sul dispositivo che su un bucket S3. Questa configurazione consente anche la registrazione dei debug.  

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

## File di registro locale
<a name="sagemaker-edge-manager-component-log-file"></a>

Questo componente utilizza il seguente file di registro.

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

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

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

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

------

**Per visualizzare i log di questo componente**
+ Esegui il seguente comando sul dispositivo principale per visualizzare il file di registro di questo componente in tempo reale. Sostituisci `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* con il percorso della cartella AWS IoT Greengrass principale.

------
#### [ 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
  ```

------

## Changelog
<a name="sagemaker-edge-manager-component-changelog"></a>

La tabella seguente descrive le modifiche apportate a ciascuna versione del componente.


|  **Versione**  |  **Modifiche**  | 
| --- | --- | 
|  1.3.6  |  Versione aggiornata per la release Greengrass nucleus 2.12.5.  | 
|  1.3.5  | Versione aggiornata per la versione 2.12.0 di Greengrass nucleus. | 
|  1.3.4  | Versione aggiornata per la versione 2.11.0 di Greengrass nucleus. | 
|  1.3.3  | Versione aggiornata per la versione 2.10.0 di Greengrass nucleus. | 
|  1.3.2  | Versione aggiornata per la versione 2.9.0 di Greengrass nucleus. | 
|  1.3.1  | Versione aggiornata per la versione 2.8.0 di Greengrass nucleus. | 
|  1.3.0  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/sagemaker-edge-manager-component.html)  | 
|  1.2.0  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/sagemaker-edge-manager-component.html)  | 
|  1.1.1  |  Versione aggiornata per la versione 2.7.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  1.1.0  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/sagemaker-edge-manager-component.html)  | 
|  1.0.3  |  Versione aggiornata per la versione 2.4.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  1.0.2  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/sagemaker-edge-manager-component.html)  | 
|  1.0.1  |  Versione aggiornata per la versione 2.3.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  1.0.0  |  Versione iniziale.  | 

# Classificazione delle immagini DLR
<a name="dlr-image-classification-component"></a>

Il componente di classificazione delle immagini DLR (`aws.greengrass.DLRImageClassification`) contiene un codice di inferenza di esempio per eseguire l'inferenza di classificazione delle immagini utilizzando i modelli [Deep Learning Runtime](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr) e resnet-50. Questo componente utilizza la variante [Archivio modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) e i [Runtime DLR](dlr-component.md) componenti come dipendenze per scaricare DLR e i modelli di esempio. 

Per utilizzare questo componente di inferenza con un modello DLR personalizzato, [create una versione personalizzata del componente dipendente del Model Store](ml-customization.md#override-public-model-store). Per utilizzare il proprio codice di inferenza personalizzato, è possibile utilizzare la ricetta di questo componente come modello per [creare](ml-customization.md#create-inference-component) un componente di inferenza personalizzato.

**Topics**
+ [Versioni](#dlr-image-classification-component-versions)
+ [Tipo](#dlr-image-classification-component-type)
+ [Sistema operativo](#dlr-image-classification-component-os-support)
+ [Requisiti](#dlr-image-classification-component-requirements)
+ [Dipendenze](#dlr-image-classification-component-dependencies)
+ [Configurazione](#dlr-image-classification-component-configuration)
+ [File di registro locale](#dlr-image-classification-component-log-file)
+ [Changelog](#dlr-image-classification-component-changelog)

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

Questo componente ha le seguenti versioni:
+ 2.1.x
+ 2,0x

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

<a name="public-component-type-generic"></a>Questo <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente è un componente generico () `aws.greengrass.generic`. Il [nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) esegue gli script del ciclo di vita del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di componenti](develop-greengrass-components.md#component-types).

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

Questo componente può essere installato su dispositivi principali che eseguono i seguenti sistemi operativi:
+ Linux
+ Windows

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

Questo componente presenta i seguenti requisiti:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ Sui dispositivi core Greengrass che eseguono Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, sul dispositivo è installata la versione 2.27 o successiva della [GNU C Library](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ Sui dispositivi ARMv7L, come Raspberry Pi, le dipendenze per OpenCV-Python sono installate sul dispositivo. Esegui il comando seguente per installare le dipendenze.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ I dispositivi Raspberry Pi che eseguono il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye devono soddisfare i seguenti requisiti:
  + NumPy 1.22.4 o versione successiva installata sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include una versione precedente di NumPy, quindi è possibile eseguire il seguente comando per l'aggiornamento del dispositivo. NumPy 

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + Lo stack di fotocamere legacy è abilitato sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include un nuovo stack di fotocamere abilitato di default e non compatibile, quindi è necessario abilitare lo stack di fotocamere precedente.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Per abilitare lo stack di telecamere precedente**

    1. Esegui il seguente comando per aprire lo strumento di configurazione Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleziona **Opzioni di interfaccia**.

    1. Seleziona **Legacy camera** per abilitare lo stack di telecamere legacy.

    1. Riavvia il dispositivo Raspberry Pi.

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

Quando si distribuisce un componente, distribuisce AWS IoT Greengrass anche versioni compatibili delle relative dipendenze. Ciò significa che è necessario soddisfare i requisiti per il componente e tutte le sue dipendenze per distribuire correttamente il componente. Questa sezione elenca le dipendenze per le [versioni rilasciate](#dlr-image-classification-component-changelog) di questo componente e i vincoli di versione semantica che definiscono le versioni dei componenti per ogni dipendenza. [È inoltre possibile visualizzare le dipendenze per ogni versione del componente nella console.AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass) Nella pagina dei dettagli del componente, cerca l'elenco delle **dipendenze**.

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 2.1.13 e 2.1.14 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.12 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.11 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.10 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.9 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.8 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.7 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.6 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni da 2.1.4 a 2.1.5 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.3 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.2 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.1 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.0.x di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | \$12.0.0 | Flessibili | 
| Archivio di modelli di classificazione delle immagini DLR | \$12.0.0 | Rigidi | 
| DLR | \$11,3,0 | Flessibili | 

------

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

Questo componente fornisce i seguenti parametri di configurazione che è possibile personalizzare quando si distribuisce il componente.

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

`accessControl`  
<a name="ml-config-accesscontrol-desc"></a>(Facoltativo) L'oggetto che contiene la [politica di autorizzazione](interprocess-communication.md#ipc-authorization-policies) che consente al componente di pubblicare messaggi nell'argomento delle notifiche predefinito.   
Impostazione predefinita:   

```
{
   "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>(Facoltativo) L'argomento su cui si desidera pubblicare i risultati dell'inferenza. Se modificate questo valore, dovete modificare anche il valore del `accessControl` parametro `resources` in modo che corrisponda al nome dell'argomento personalizzato.  
Impostazione predefinita: `ml/dlr/image-classification`

`Accelerator`  <a name="ml-config-accelerator"></a>
L'acceleratore che desideri utilizzare. I valori supportati sono `cpu` e `gpu`.  
I modelli di esempio nel componente del modello dipendente supportano solo l'accelerazione della CPU. Per utilizzare l'accelerazione GPU con un modello personalizzato diverso, [create un componente del modello personalizzato per sovrascrivere il componente](ml-customization.md#override-public-model-store) del modello pubblico.  
Impostazione predefinita: `cpu`

`ImageDirectory`  
<a name="ml-config-imagedirectory-desc"></a>(Facoltativo) Il percorso della cartella sul dispositivo in cui i componenti di inferenza leggono le immagini. È possibile modificare questo valore in qualsiasi posizione del dispositivo a cui si ha read/write accesso.  
<a name="ml-config-imagedirectory-img-default"></a>Impostazione predefinita: `/greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/image_classification/sample_images/`  
Se imposti il valore di `UseCamera` to`true`, questo parametro di configurazione viene ignorato. 

`ImageName`  
<a name="ml-config-imagename-desc"></a>(Facoltativo) Il nome dell'immagine che il componente di inferenza utilizza come input per effettuare una previsione. Il componente cerca l'immagine nella cartella specificata in. `ImageDirectory` Per impostazione predefinita, il componente utilizza l'immagine di esempio nella directory delle immagini predefinita. AWS IoT Greengrass supporta i seguenti formati di immagine: `jpeg``jpg`,`png`, e`npy`.   
<a name="ml-config-imagename-img-default"></a>Impostazione predefinita: `cat.jpeg`  
Se si imposta il valore di `UseCamera` to`true`, questo parametro di configurazione viene ignorato. 

`InferenceInterval`  <a name="ml-config-inferenceinterval"></a>
(Facoltativo) Il tempo in secondi tra ogni previsione effettuata dal codice di inferenza. Il codice di inferenza di esempio viene eseguito all'infinito e ripete le previsioni all'intervallo di tempo specificato. Ad esempio, è possibile impostare un intervallo più breve se si desidera utilizzare le immagini scattate da una fotocamera per la previsione in tempo reale.  
Impostazione predefinita: `3600`

`ModelResourceKey`  <a name="ml-config-modelresourcekey"></a>
<a name="ml-config-modelresourcekey-desc"></a>(Facoltativo) I modelli utilizzati nel componente del modello pubblico dipendente. Modificate questo parametro solo se sostituite il componente del modello pubblico con un componente personalizzato.   
Impostazione predefinita:  

```
{
    "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>
(Facoltativo) Valore di stringa che definisce se utilizzare le immagini di una fotocamera collegata al dispositivo principale Greengrass. I valori supportati sono `true` e `false`.  
Quando impostate questo valore su`true`, il codice di inferenza di esempio accede alla fotocamera del dispositivo ed esegue l'inferenza localmente sull'immagine acquisita. I valori dei `ImageDirectory` parametri `ImageName` and vengono ignorati. Assicuratevi che l'utente che esegue questo componente abbia read/write accesso alla posizione in cui la fotocamera memorizza le immagini acquisite.  
Impostazione predefinita: `false`  
Quando si visualizza la ricetta di questo componente, il parametro di `UseCamera` configurazione non viene visualizzato nella configurazione predefinita. Tuttavia, è possibile modificare il valore di questo parametro in un [aggiornamento di fusione della configurazione](update-component-configurations.md) quando si distribuisce il componente.   
Se impostate su `UseCamera``true`, dovete anche creare un collegamento simbolico per consentire al componente di inferenza di accedere alla telecamera dall'ambiente virtuale creato dal componente runtime. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di una telecamera con i componenti di inferenza di esempio, vedere. [Aggiornamento delle configurazioni dei componenti](ml-tutorial-image-classification-camera.md)

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

`MLRootPath`  <a name="ml-config-mlrootpath"></a>
<a name="ml-config-mlrootpath-desc"></a>(Facoltativo) Il percorso della cartella sui dispositivi principali Linux in cui i componenti di inferenza leggono le immagini e scrivono i risultati dell'inferenza. È possibile modificare questo valore in qualsiasi posizione del dispositivo a cui ha read/write accesso l'utente che esegue questo componente.  
<a name="ml-config-mlrootpath-default-dlr"></a>Impostazione predefinita: `/greengrass/v2/work/variant.DLR/greengrass_ml`  
<a name="ml-config-mlrootpath-default-tfl"></a>Impostazione predefinita: `/greengrass/v2/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml`

`Accelerator`  <a name="ml-config-accelerator"></a>
L'acceleratore che desideri utilizzare. I valori supportati sono `cpu` e `gpu`.  
I modelli di esempio nel componente del modello dipendente supportano solo l'accelerazione della CPU. Per utilizzare l'accelerazione GPU con un modello personalizzato diverso, [create un componente del modello personalizzato per sovrascrivere il componente](ml-customization.md#override-public-model-store) del modello pubblico.  
Impostazione predefinita: `cpu`

`ImageName`  
<a name="ml-config-imagename-desc-dlr-1.3.0"></a>(Facoltativo) Il nome dell'immagine che il componente di inferenza utilizza come input per una previsione. Il componente cerca l'immagine nella cartella specificata in. `ImageDirectory` La posizione predefinita è`MLRootPath/images`. AWS IoT Greengrass supporta i seguenti formati di immagine: `jpeg``jpg`,`png`, e`npy`.   
<a name="ml-config-imagename-img-default"></a>Impostazione predefinita: `cat.jpeg`

`InferenceInterval`  <a name="ml-config-inferenceinterval"></a>
(Facoltativo) Il tempo in secondi tra ogni previsione effettuata dal codice di inferenza. Il codice di inferenza di esempio viene eseguito all'infinito e ripete le previsioni all'intervallo di tempo specificato. Ad esempio, è possibile impostare un intervallo più breve se si desidera utilizzare le immagini scattate da una fotocamera per la previsione in tempo reale.  
Impostazione predefinita: `3600`

`ModelResourceKey`  <a name="ml-config-modelresourcekey"></a>
<a name="ml-config-modelresourcekey-desc"></a>(Facoltativo) I modelli utilizzati nel componente del modello pubblico dipendente. Modificate questo parametro solo se sostituite il componente del modello pubblico con un componente personalizzato.   
Impostazione predefinita:  

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

------

## File di registro locale
<a name="dlr-image-classification-component-log-file"></a>

Questo componente utilizza il seguente file di registro.

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

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

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

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

------

**Per visualizzare i log di questo componente**
+ Esegui il seguente comando sul dispositivo principale per visualizzare il file di registro di questo componente in tempo reale. Sostituisci `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* con il percorso della cartella AWS IoT Greengrass principale.

------
#### [ 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
  ```

------

## Changelog
<a name="dlr-image-classification-component-changelog"></a>

La tabella seguente descrive le modifiche apportate a ciascuna versione del componente.


|  **Versione**  |  **Modifiche**  | 
| --- | --- | 
|  2.1.14  | Versione aggiornata per la release Greengrass nucleus 2.12.5. | 
|  2.1.13  | Versione aggiornata per Greengrass nucleus versione 2.12.0. | 
|  2.1.12  | Versione aggiornata per la versione 2.11.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.11  | Versione aggiornata per la versione 2.10.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.10  | Versione aggiornata per la versione 2.9.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.9  | Versione aggiornata per la versione 2.8.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.8  |  Versione aggiornata per la versione 2.7.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.7  |  Versione aggiornata per la versione 2.6.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.6  |  Versione aggiornata per la versione 2.5.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.5  |  Componente rilasciato in tutto. Regioni AWS  | 
|  2.1.4  |  Versione aggiornata per la versione 2.4.0 di Greengrass nucleus. Questa versione non è disponibile in Europa (Londra) (). `eu-west-2`  | 
|  2.1.3  |  Versione aggiornata per Greengrass nucleus versione 2.3.0.  | 
|  2.1.2  |  Versione aggiornata per la versione 2.2.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  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/it_it/greengrass/v2/developerguide/dlr-image-classification-component.html)  | 
|  2.0.4  |  Versione iniziale.  | 

# Rilevamento di oggetti DLR
<a name="dlr-object-detection-component"></a>

Il componente di rilevamento degli oggetti DLR (`aws.greengrass.DLRObjectDetection`) contiene un codice di inferenza di esempio per eseguire l'inferenza del rilevamento di oggetti utilizzando [Deep Learning Runtime](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr) e modelli preaddestrati di esempio. Questo componente utilizza la variante [Archivio modelli DLR per il rilevamento di oggetti](dlr-object-detection-model-store-component.md) e i [Runtime DLR](dlr-component.md) componenti come dipendenze per scaricare DLR e i modelli di esempio. 

Per utilizzare questo componente di inferenza con un modello DLR personalizzato, [create una versione personalizzata del componente dipendente del Model Store](ml-customization.md#override-public-model-store). Per utilizzare il proprio codice di inferenza personalizzato, è possibile utilizzare la ricetta di questo componente come modello per [creare](ml-customization.md#create-inference-component) un componente di inferenza personalizzato.

**Topics**
+ [Versioni](#dlr-object-detection-component-versions)
+ [Tipo](#dlr-object-detection-component-type)
+ [Sistema operativo](#dlr-object-detection-component-os-support)
+ [Requisiti](#dlr-object-detection-component-requirements)
+ [Dipendenze](#dlr-object-detection-component-dependencies)
+ [Configurazione](#dlr-object-detection-component-configuration)
+ [File di registro locale](#dlr-object-detection-component-log-file)
+ [Changelog](#dlr-object-detection-component-changelog)

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

Questo componente ha le seguenti versioni:
+ 2.1.x
+ 2,0x

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

<a name="public-component-type-generic"></a>Questo <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente è un componente generico () `aws.greengrass.generic`. Il [nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) esegue gli script del ciclo di vita del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di componenti](develop-greengrass-components.md#component-types).

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

Questo componente può essere installato su dispositivi principali che eseguono i seguenti sistemi operativi:
+ Linux
+ Windows

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

Questo componente presenta i seguenti requisiti:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ Sui dispositivi core Greengrass che eseguono Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, sul dispositivo è installata la versione 2.27 o successiva della [GNU C Library](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ Sui dispositivi ARMv7L, come Raspberry Pi, le dipendenze per OpenCV-Python sono installate sul dispositivo. Esegui il comando seguente per installare le dipendenze.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ I dispositivi Raspberry Pi che eseguono il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye devono soddisfare i seguenti requisiti:
  + NumPy 1.22.4 o versione successiva installata sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include una versione precedente di NumPy, quindi è possibile eseguire il seguente comando per l'aggiornamento del dispositivo. NumPy 

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + Lo stack di fotocamere legacy è abilitato sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include un nuovo stack di fotocamere abilitato di default e non compatibile, quindi è necessario abilitare lo stack di fotocamere precedente.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Per abilitare lo stack di telecamere precedente**

    1. Esegui il seguente comando per aprire lo strumento di configurazione Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleziona **Opzioni di interfaccia**.

    1. Seleziona **Legacy camera** per abilitare lo stack di telecamere legacy.

    1. Riavvia il dispositivo Raspberry Pi.

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

Quando si distribuisce un componente, distribuisce AWS IoT Greengrass anche versioni compatibili delle relative dipendenze. Ciò significa che è necessario soddisfare i requisiti per il componente e tutte le sue dipendenze per distribuire correttamente il componente. Questa sezione elenca le dipendenze per le [versioni rilasciate](#dlr-object-detection-component-changelog) di questo componente e i vincoli di versione semantica che definiscono le versioni dei componenti per ogni dipendenza. [È inoltre possibile visualizzare le dipendenze per ogni versione del componente nella console.AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass) Nella pagina dei dettagli del componente, cerca l'elenco delle **dipendenze**.

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 2.1.13 e 2.1.14 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.12 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.11 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.10 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.9 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.8 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.7 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.6 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni da 2.1.4 a 2.1.5 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.3 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.2 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.1 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flessibili | 
| [Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-model-store-component.md) | \$12.1.0 | Rigidi | 
| [DLR](dlr-component.md) | \$11.6.0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.0.x di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | \$12.0.0 | Flessibili | 
| Archivio di modelli di rilevamento di oggetti DLR | \$12.0.0 | Rigidi | 
| DLR | \$11,3,0 | Flessibili | 

------

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

Questo componente fornisce i seguenti parametri di configurazione che è possibile personalizzare quando si distribuisce il componente.

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

`accessControl`  
<a name="ml-config-accesscontrol-desc"></a>(Facoltativo) L'oggetto che contiene la [politica di autorizzazione](interprocess-communication.md#ipc-authorization-policies) che consente al componente di pubblicare messaggi nell'argomento delle notifiche predefinito.   
Impostazione predefinita:   

```
{
   "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>(Facoltativo) L'argomento su cui si desidera pubblicare i risultati dell'inferenza. Se modificate questo valore, dovete modificare anche il valore del `accessControl` parametro `resources` in modo che corrisponda al nome dell'argomento personalizzato.  
Impostazione predefinita: `ml/dlr/object-detection`

`Accelerator`  <a name="ml-config-accelerator"></a>
L'acceleratore che desideri utilizzare. I valori supportati sono `cpu` e `gpu`.  
I modelli di esempio nel componente del modello dipendente supportano solo l'accelerazione della CPU. Per utilizzare l'accelerazione GPU con un modello personalizzato diverso, [create un componente del modello personalizzato per sovrascrivere il componente](ml-customization.md#override-public-model-store) del modello pubblico.  
Impostazione predefinita: `cpu`

`ImageDirectory`  
<a name="ml-config-imagedirectory-desc"></a>(Facoltativo) Il percorso della cartella sul dispositivo in cui i componenti di inferenza leggono le immagini. È possibile modificare questo valore in qualsiasi posizione del dispositivo a cui si ha read/write accesso.  
<a name="ml-config-imagedirectory-obj-default"></a>Impostazione predefinita: `/greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/object_detection/sample_images/`  
Se imposti il valore di `UseCamera` to`true`, questo parametro di configurazione viene ignorato. 

`ImageName`  
<a name="ml-config-imagename-desc"></a>(Facoltativo) Il nome dell'immagine che il componente di inferenza utilizza come input per effettuare una previsione. Il componente cerca l'immagine nella cartella specificata in. `ImageDirectory` Per impostazione predefinita, il componente utilizza l'immagine di esempio nella directory delle immagini predefinita. AWS IoT Greengrass supporta i seguenti formati di immagine: `jpeg``jpg`,`png`, e`npy`.   
<a name="ml-config-imagename-obj-default"></a>Impostazione predefinita: `objects.jpg`  
Se si imposta il valore di `UseCamera` to`true`, questo parametro di configurazione viene ignorato. 

`InferenceInterval`  <a name="ml-config-inferenceinterval"></a>
(Facoltativo) Il tempo in secondi tra ogni previsione effettuata dal codice di inferenza. Il codice di inferenza di esempio viene eseguito all'infinito e ripete le previsioni all'intervallo di tempo specificato. Ad esempio, è possibile impostare un intervallo più breve se si desidera utilizzare le immagini scattate da una fotocamera per la previsione in tempo reale.  
Impostazione predefinita: `3600`

`ModelResourceKey`  <a name="ml-config-modelresourcekey"></a>
<a name="ml-config-modelresourcekey-desc"></a>(Facoltativo) I modelli utilizzati nel componente del modello pubblico dipendente. Modificate questo parametro solo se sostituite il componente del modello pubblico con un componente personalizzato.   
Impostazione predefinita:  

```
{
    "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>
(Facoltativo) Valore di stringa che definisce se utilizzare le immagini di una fotocamera collegata al dispositivo principale Greengrass. I valori supportati sono `true` e `false`.  
Quando impostate questo valore su`true`, il codice di inferenza di esempio accede alla fotocamera del dispositivo ed esegue l'inferenza localmente sull'immagine acquisita. I valori dei `ImageDirectory` parametri `ImageName` and vengono ignorati. Assicuratevi che l'utente che esegue questo componente abbia read/write accesso alla posizione in cui la fotocamera memorizza le immagini acquisite.  
Impostazione predefinita: `false`  
Quando si visualizza la ricetta di questo componente, il parametro di `UseCamera` configurazione non viene visualizzato nella configurazione predefinita. Tuttavia, è possibile modificare il valore di questo parametro in un [aggiornamento di fusione della configurazione](update-component-configurations.md) quando si distribuisce il componente.   
Se impostate su `UseCamera``true`, dovete anche creare un collegamento simbolico per consentire al componente di inferenza di accedere alla telecamera dall'ambiente virtuale creato dal componente runtime. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di una telecamera con i componenti di inferenza di esempio, vedere. [Aggiornamento delle configurazioni dei componenti](ml-tutorial-image-classification-camera.md)

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

`MLRootPath`  <a name="ml-config-mlrootpath"></a>
<a name="ml-config-mlrootpath-desc"></a>(Facoltativo) Il percorso della cartella sui dispositivi principali Linux in cui i componenti di inferenza leggono le immagini e scrivono i risultati dell'inferenza. È possibile modificare questo valore in qualsiasi posizione del dispositivo a cui ha read/write accesso l'utente che esegue questo componente.  
<a name="ml-config-mlrootpath-default-dlr"></a>Impostazione predefinita: `/greengrass/v2/work/variant.DLR/greengrass_ml`  
<a name="ml-config-mlrootpath-default-tfl"></a>Impostazione predefinita: `/greengrass/v2/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml`

`Accelerator`  
Non modificare. Attualmente, l'unico valore supportato per l'acceleratore è`cpu`, poiché i modelli nei componenti del modello dipendente vengono compilati solo per l'acceleratore CPU.

`ImageName`  
<a name="ml-config-imagename-desc-dlr-1.3.0"></a>(Facoltativo) Il nome dell'immagine che il componente di inferenza utilizza come input per una previsione di creazione. Il componente cerca l'immagine nella cartella specificata in. `ImageDirectory` La posizione predefinita è`MLRootPath/images`. AWS IoT Greengrass supporta i seguenti formati di immagine: `jpeg``jpg`,`png`, e`npy`.   
<a name="ml-config-imagename-obj-default"></a>Impostazione predefinita: `objects.jpg`

`InferenceInterval`  <a name="ml-config-inferenceinterval"></a>
(Facoltativo) Il tempo in secondi tra ogni previsione effettuata dal codice di inferenza. Il codice di inferenza di esempio viene eseguito all'infinito e ripete le previsioni all'intervallo di tempo specificato. Ad esempio, è possibile impostare un intervallo più breve se si desidera utilizzare le immagini scattate da una fotocamera per la previsione in tempo reale.  
Impostazione predefinita: `3600`

`ModelResourceKey`  <a name="ml-config-modelresourcekey"></a>
<a name="ml-config-modelresourcekey-desc"></a>(Facoltativo) I modelli utilizzati nel componente del modello pubblico dipendente. Modificate questo parametro solo se sostituite il componente del modello pubblico con un componente personalizzato.   
Impostazione predefinita:  

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

------

## File di registro locale
<a name="dlr-object-detection-component-log-file"></a>

Questo componente utilizza il seguente file di registro.

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

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

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

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

------

**Per visualizzare i log di questo componente**
+ Esegui il seguente comando sul dispositivo principale per visualizzare il file di registro di questo componente in tempo reale. Sostituisci `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* con il percorso della cartella AWS IoT Greengrass principale.

------
#### [ 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
  ```

------

## Changelog
<a name="dlr-object-detection-component-changelog"></a>

La tabella seguente descrive le modifiche apportate a ciascuna versione del componente.


|  **Versione**  |  **Modifiche**  | 
| --- | --- | 
|  2.1.14  | Versione aggiornata per la release Greengrass nucleus 2.12.5. | 
|  2.1.13  | Versione aggiornata per la versione 2.12.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.12  | Versione aggiornata per la versione 2.11.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.11  | Versione aggiornata per la versione 2.10.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.10  | Versione aggiornata per la versione 2.9.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.9  | Versione aggiornata per la versione 2.8.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.8  |  Versione aggiornata per la versione 2.7.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.7  |  Versione aggiornata per la versione 2.6.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.6  |  Versione aggiornata per la versione 2.5.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.5  |  Componente rilasciato in tutto. Regioni AWS  | 
|  2.1.4  |  Versione aggiornata per la versione 2.4.0 di Greengrass nucleus. Questa versione non è disponibile in Europa (Londra) (). `eu-west-2`  | 
|  2.1.3  |  Versione aggiornata per la versione 2.3.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  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/it_it/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/it_it/greengrass/v2/developerguide/dlr-object-detection-component.html)  | 
|  2.0.4  |  Versione iniziale.  | 

# Archivio modelli di classificazione delle immagini DLR
<a name="dlr-image-classification-model-store-component"></a>

L'archivio dei modelli di classificazione delle immagini DLR è un componente del modello di apprendimento automatico che contiene ResNet -50 modelli pre-addestrati come artefatti Greengrass. [I modelli pre-addestrati utilizzati in questo componente vengono recuperati da [GluonCV Model Zoo e compilati utilizzando AI Neo Deep Learning](https://cv.gluon.ai/model_zoo/index.html) Runtime. SageMaker ](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr)

Il componente di inferenza per la [classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-component.md) utilizza questo componente come dipendenza per l'origine del modello. Per utilizzare un modello DLR personalizzato, [create una versione personalizzata](ml-customization.md#override-public-model-store) di questo componente del modello e includete il modello personalizzato come elemento del componente. È possibile utilizzare la ricetta di questo componente come modello per creare componenti del modello personalizzati. 

**Nota**  
Il nome del componente di archiviazione del modello di classificazione delle immagini DLR varia a seconda della versione. Il nome del componente per la versione 2.1.x e versioni successive è. `variant.DLR.ImageClassification.ModelStore` Il nome del componente per la versione 2.0.x è. `variant.ImageClassification.ModelStore`

**Topics**
+ [Versioni](#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)
+ [Requisiti](#dlr-image-classification-model-store-component-requirements)
+ [Dipendenze](#dlr-image-classification-model-store-component-dependencies)
+ [Configurazione](#dlr-image-classification-model-store-component-configuration)
+ [File di registro locale](#dlr-image-classification-model-store-component-log-file)
+ [Changelog](#dlr-image-classification-model-store-component-changelog)

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

Questo componente ha le seguenti versioni:
+ 2.1.x () `variant.DLR.ImageClassification.ModelStore` 
+ 2,0x () `variant.ImageClassification.ModelStore` 

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

<a name="public-component-type-generic"></a>Questo <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente è un componente generico () `aws.greengrass.generic`. Il [nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) esegue gli script del ciclo di vita del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di componenti](develop-greengrass-components.md#component-types).

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

Questo componente può essere installato su dispositivi principali che eseguono i seguenti sistemi operativi:
+ Linux
+ Windows

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

Questo componente presenta i seguenti requisiti:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ Sui dispositivi core Greengrass che eseguono Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, sul dispositivo è installata la versione 2.27 o successiva della [GNU C Library](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ Sui dispositivi ARMv7L, come Raspberry Pi, le dipendenze per OpenCV-Python sono installate sul dispositivo. Esegui il comando seguente per installare le dipendenze.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ I dispositivi Raspberry Pi che eseguono il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye devono soddisfare i seguenti requisiti:
  + NumPy 1.22.4 o versione successiva installata sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include una versione precedente di NumPy, quindi è possibile eseguire il seguente comando per l'aggiornamento del dispositivo. NumPy 

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + Lo stack di fotocamere legacy è abilitato sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include un nuovo stack di fotocamere abilitato di default e non compatibile, quindi è necessario abilitare lo stack di fotocamere precedente.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Per abilitare lo stack di telecamere precedente**

    1. Esegui il seguente comando per aprire lo strumento di configurazione Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleziona **Opzioni di interfaccia**.

    1. Seleziona **Legacy camera** per abilitare lo stack di telecamere legacy.

    1. Riavvia il dispositivo Raspberry Pi.

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

Quando si distribuisce un componente, distribuisce AWS IoT Greengrass anche versioni compatibili delle relative dipendenze. Ciò significa che è necessario soddisfare i requisiti per il componente e tutte le sue dipendenze per distribuire correttamente il componente. Questa sezione elenca le dipendenze per le [versioni rilasciate](#dlr-image-classification-model-store-component-changelog) di questo componente e i vincoli di versione semantica che definiscono le versioni dei componenti per ogni dipendenza. [È inoltre possibile visualizzare le dipendenze per ogni versione del componente nella console.AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass) Nella pagina dei dettagli del componente, cerca l'elenco delle **dipendenze**.

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 2.1.12 e 2.1.13 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.11 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.10 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.9 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.8 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.7 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.6 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.5 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.4 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.3 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.2 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.1 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.0.x di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | \$12.0.0 | Flessibili | 

------

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

Questo componente non ha parametri di configurazione.

## File di registro locale
<a name="dlr-image-classification-model-store-component-log-file"></a>

Questo componente non emette registri.

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

La tabella seguente descrive le modifiche in ogni versione del componente.


|  **Versione**  |  **Modifiche**  | 
| --- | --- | 
|  2.1.13  | Versione aggiornata per la release Greengrass nucleus 2.12.5. | 
|  2.1.12  | Versione aggiornata per la versione 2.12.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.11  | Versione aggiornata per la versione 2.11.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.10  | Versione aggiornata per la versione 2.10.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.9  | Versione aggiornata per la versione 2.9.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.8  | Versione aggiornata per la versione 2.8.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.7  |  Versione aggiornata per la versione 2.7.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.6  |  Versione aggiornata per la versione 2.6.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.5  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/dlr-image-classification-model-store-component.html)  | 
|  2.1.4  |  Versione aggiornata per la versione 2.4.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.3  |  Versione aggiornata per la versione 2.3.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.2  |  Versione aggiornata per la versione 2.2.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  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/it_it/greengrass/v2/developerguide/dlr-image-classification-model-store-component.html)  | 
|  2.0.4  |  Versione iniziale.  | 

# Archivio modelli DLR per il rilevamento di oggetti
<a name="dlr-object-detection-model-store-component"></a>

L'archivio modelli di rilevamento degli oggetti DLR è un componente del modello di apprendimento automatico che contiene YOLOv3 modelli pre-addestrati come artefatti Greengrass. [I modelli di esempio utilizzati in questo componente vengono recuperati da [GluonCV Model Zoo e compilati utilizzando AI Neo Deep Learning](https://cv.gluon.ai/model_zoo/index.html) Runtime. SageMaker ](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr)

Il componente di inferenza per il [rilevamento degli oggetti DLR](dlr-object-detection-component.md) utilizza questo componente come dipendenza per l'origine del modello. Per utilizzare un modello DLR personalizzato, [create una versione personalizzata](ml-customization.md#override-public-model-store) di questo componente del modello e includete il modello personalizzato come elemento del componente. È possibile utilizzare la ricetta di questo componente come modello per creare componenti del modello personalizzati. 

**Nota**  
Il nome del componente DLR Object Detection Model Store varia a seconda della versione. Il nome del componente per la versione 2.1.x e le versioni successive è. `variant.DLR.ObjectDetection.ModelStore` Il nome del componente per la versione 2.0.x è. `variant.ObjectDetection.ModelStore`

**Topics**
+ [Versioni](#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)
+ [Requisiti](#dlr-object-detection-model-store-component-requirements)
+ [Dipendenze](#dlr-object-detection-model-store-component-dependencies)
+ [Configurazione](#dlr-object-detection-model-store-component-configuration)
+ [File di registro locale](#dlr-object-detection-model-store-component-log-file)
+ [Changelog](#dlr-object-detection-model-store-component-changelog)

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

Questo componente ha le seguenti versioni:
+ 2.1.x 
+ 2,0x

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

<a name="public-component-type-generic"></a>Questo <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente è un componente generico () `aws.greengrass.generic`. Il [nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) esegue gli script del ciclo di vita del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di componenti](develop-greengrass-components.md#component-types).

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

Questo componente può essere installato su dispositivi principali che eseguono i seguenti sistemi operativi:
+ Linux
+ Windows

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

Questo componente presenta i seguenti requisiti:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ Sui dispositivi core Greengrass che eseguono Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, sul dispositivo è installata la versione 2.27 o successiva della [GNU C Library](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ Sui dispositivi ARMv7L, come Raspberry Pi, le dipendenze per OpenCV-Python sono installate sul dispositivo. Esegui il comando seguente per installare le dipendenze.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ I dispositivi Raspberry Pi che eseguono il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye devono soddisfare i seguenti requisiti:
  + NumPy 1.22.4 o versione successiva installata sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include una versione precedente di NumPy, quindi è possibile eseguire il seguente comando per l'aggiornamento del dispositivo. NumPy 

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + Lo stack di fotocamere legacy è abilitato sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include un nuovo stack di fotocamere abilitato di default e non compatibile, quindi è necessario abilitare lo stack di fotocamere precedente.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Per abilitare lo stack di telecamere precedente**

    1. Esegui il seguente comando per aprire lo strumento di configurazione Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleziona **Opzioni di interfaccia**.

    1. Seleziona **Legacy camera** per abilitare lo stack di telecamere legacy.

    1. Riavvia il dispositivo Raspberry Pi.

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

Quando si distribuisce un componente, distribuisce AWS IoT Greengrass anche versioni compatibili delle relative dipendenze. Ciò significa che è necessario soddisfare i requisiti per il componente e tutte le sue dipendenze per distribuire correttamente il componente. Questa sezione elenca le dipendenze per le [versioni rilasciate](#dlr-object-detection-model-store-component-changelog) di questo componente e i vincoli di versione semantica che definiscono le versioni dei componenti per ogni dipendenza. [È inoltre possibile visualizzare le dipendenze per ogni versione del componente nella console.AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass) Nella pagina dei dettagli del componente, cerca l'elenco delle **dipendenze**.

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 2.1.13 e 2.1.14 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.12 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.11 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.10 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.9 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.8 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.7 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 2.1.5 e 2.1.6 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.4 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.3 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.2 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.1 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.0.x di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | \$12.0.0 | Flessibili | 

------

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

Questo componente non ha parametri di configurazione.

## File di registro locale
<a name="dlr-object-detection-model-store-component-log-file"></a>

Questo componente non emette registri.

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

La tabella seguente descrive le modifiche in ogni versione del componente.


|  **Versione**  |  **Modifiche**  | 
| --- | --- | 
|  2.1.14  |  Versione aggiornata per la release Greengrass nucleus 2.12.5.  | 
|  2.1.13  | Versione aggiornata per la versione 2.12.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.12  | Versione aggiornata per la versione 2.11.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.11  | Versione aggiornata per la versione 2.10.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.10  | Versione aggiornata per la versione 2.9.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.9  | Versione aggiornata per la versione 2.8.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.8  |  Versione aggiornata per la versione 2.7.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.7  |  Versione aggiornata per la versione 2.6.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.6  |  Aggiunge un modello di CPU per risolvere un problema sui dispositivi Armv8 (). AArch64  | 
|  2.1.5  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/dlr-object-detection-model-store-component.html)  | 
|  2.1.4  |  Versione aggiornata per la versione 2.4.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.3  |  Versione aggiornata per la versione 2.3.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.2  |  Versione aggiornata per la versione 2.2.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  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/it_it/greengrass/v2/developerguide/dlr-object-detection-model-store-component.html) | 
|  2.0.4  |  Versione iniziale.  | 

# Runtime DLR
<a name="dlr-component"></a>

Il componente runtime DLR (`variant.DLR`) contiene uno script che installa [Deep Learning Runtime](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr) (DLR) e le relative dipendenze in un ambiente virtuale sul dispositivo. I [Rilevamento di oggetti DLR](dlr-object-detection-component.md) componenti [Classificazione delle immagini DLR](dlr-image-classification-component.md) and utilizzano questo componente come dipendenza per l'installazione di DLR. La versione del componente 1.6.x installa DLR v1.6.0 e la versione del componente 1.3.x installa DLR v1.3.0. 

[Per utilizzare un runtime diverso, è possibile utilizzare la ricetta di questo componente come modello per creare un componente di machine learning personalizzato.](ml-customization.md) 

**Topics**
+ [Versioni](#dlr-component-versions)
+ [Tipo](#dlr-component-type)
+ [Sistema operativo](#dlr-component-os-support)
+ [Requisiti](#dlr-component-requirements)
+ [Dipendenze](#dlr-component-dependencies)
+ [Configurazione](#dlr-component-configuration)
+ [Utilizzo](#dlr-component-usage)
+ [File di registro locale](#dlr-component-log-file)
+ [Changelog](#dlr-component-changelog)

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

Questo componente ha le seguenti versioni:
+ 1.6.x
+ 1.3.x

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

<a name="public-component-type-generic"></a>Questo <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente è un componente generico () `aws.greengrass.generic`. Il [nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) esegue gli script del ciclo di vita del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di componenti](develop-greengrass-components.md#component-types).

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

Questo componente può essere installato su dispositivi principali che eseguono i seguenti sistemi operativi:
+ Linux
+ Windows

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

Questo componente presenta i seguenti requisiti:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ Sui dispositivi core Greengrass che eseguono Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, sul dispositivo è installata la versione 2.27 o successiva della [GNU C Library](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ Sui dispositivi ARMv7L, come Raspberry Pi, le dipendenze per OpenCV-Python sono installate sul dispositivo. Esegui il comando seguente per installare le dipendenze.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ I dispositivi Raspberry Pi che eseguono il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye devono soddisfare i seguenti requisiti:
  + NumPy 1.22.4 o versione successiva installata sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include una versione precedente di NumPy, quindi è possibile eseguire il seguente comando per l'aggiornamento del dispositivo. NumPy 

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + Lo stack di fotocamere legacy è abilitato sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include un nuovo stack di fotocamere abilitato di default e non compatibile, quindi è necessario abilitare lo stack di fotocamere precedente.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Per abilitare lo stack di telecamere precedente**

    1. Esegui il seguente comando per aprire lo strumento di configurazione Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleziona **Opzioni di interfaccia**.

    1. Seleziona **Legacy camera** per abilitare lo stack di telecamere legacy.

    1. Riavvia il dispositivo Raspberry Pi.

### Endpoint e porte
<a name="dlr-component-endpoints"></a>

Per impostazione predefinita, questo componente utilizza uno script di installazione per installare i pacchetti utilizzando i `pip` comandi `apt``yum`,`brew`, e, a seconda della piattaforma utilizzata dal dispositivo principale. Questo componente deve essere in grado di eseguire le richieste in uscita verso vari indici e repository di pacchetti per eseguire lo script di installazione. Per consentire il traffico in uscita di questo componente attraverso un proxy o un firewall, è necessario identificare gli endpoint degli indici e degli archivi dei pacchetti a cui il dispositivo principale si connette per l'installazione.

Quando identificate gli endpoint necessari per lo script di installazione di questo componente, tenete presente quanto segue:
+ Gli endpoint dipendono dalla piattaforma del dispositivo principale. Ad esempio, un dispositivo principale che esegue Ubuntu utilizza `apt` anziché `yum` o`brew`. Inoltre, i dispositivi che utilizzano lo stesso indice di pacchetti potrebbero avere elenchi di sorgenti diversi, quindi potrebbero recuperare pacchetti da repository diversi.
+ Gli endpoint potrebbero differire tra più dispositivi che utilizzano lo stesso indice di pacchetti, poiché ogni dispositivo ha i propri elenchi di sorgenti che definiscono dove recuperare i pacchetti.
+ Gli endpoint potrebbero cambiare nel tempo. Ogni indice URLs dei pacchetti fornisce gli archivi in cui si scaricano i pacchetti e il proprietario di un pacchetto può modificare ciò che fornisce URLs l'indice dei pacchetti.

Per ulteriori informazioni sulle dipendenze installate da questo componente e su come disabilitare lo script di installazione, vedete il parametro di configurazione. [UseInstaller](#dlr-component-config-useinstaller-term)

Per ulteriori informazioni sugli endpoint e le porte necessari per il funzionamento di base, vedere. [Consenti il traffico dei dispositivi tramite un proxy o un firewall](allow-device-traffic.md)

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

Quando si distribuisce un componente, distribuisce AWS IoT Greengrass anche versioni compatibili delle relative dipendenze. Ciò significa che è necessario soddisfare i requisiti per il componente e tutte le sue dipendenze per distribuire correttamente il componente. Questa sezione elenca le dipendenze per le [versioni rilasciate](#dlr-component-changelog) di questo componente e i vincoli di versione semantica che definiscono le versioni dei componenti per ogni dipendenza. [È inoltre possibile visualizzare le dipendenze per ogni versione del componente nella console.AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass) Nella pagina dei dettagli del componente, cerca l'elenco delle **dipendenze**.

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni da 1.6.11 a 1.6.16 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <3.0.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.6.10 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.6.9 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.6.8 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 1.6.6 e 1.6.7 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 1.6.4 e 1.6.5 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.6.3 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.6.2 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.6.1 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 1.3.x di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | \$12.0.0 | Flessibili | 

------

[Per ulteriori informazioni sulle dipendenze dei componenti, vedere il riferimento alla ricetta dei componenti.](component-recipe-reference.md#recipe-reference-component-dependencies)

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

Questo componente fornisce i seguenti parametri di configurazione che è possibile personalizzare durante la distribuzione del componente.

`MLRootPath`  
<a name="ml-config-mlrootpath-desc"></a>(Facoltativo) Il percorso della cartella sui dispositivi principali di Linux in cui i componenti di inferenza leggono le immagini e scrivono i risultati dell'inferenza. È possibile modificare questo valore in qualsiasi posizione del dispositivo a cui ha read/write accesso l'utente che esegue questo componente.  
<a name="ml-config-mlrootpath-default-dlr"></a>Impostazione predefinita: `/greengrass/v2/work/variant.DLR/greengrass_ml`

`WindowsMLRootPath`  
Questa funzionalità è disponibile nella versione 1.6.6 e successive di questo componente.  
<a name="ml-config-windowsmlrootpath-desc"></a>(Facoltativo) Il percorso della cartella sul dispositivo principale di Windows in cui i componenti di inferenza leggono le immagini e scrivono i risultati dell'inferenza. È possibile modificare questo valore in qualsiasi posizione del dispositivo a cui ha read/write accesso l'utente che esegue questo componente.  
<a name="ml-config-windowsmlrootpath-default-dlr"></a>Impostazione predefinita: `C:\greengrass\v2\\work\\variant.DLR\\greengrass_ml`

  `UseInstaller`   
<a name="ml-config-useinstaller-desc-dlr"></a>(Facoltativo) Valore di stringa che definisce se utilizzare lo script di installazione in questo componente per installare DLR e le relative dipendenze. I valori supportati sono `true` e `false`.   <a name="ml-config-useinstaller-libraries-dlr"></a>

Imposta questo valore su `false` se desideri utilizzare uno script personalizzato per l'installazione DLR o se desideri includere dipendenze di runtime in un'immagine Linux predefinita. Per utilizzare questo componente con i componenti di inferenza DLR AWS forniti, installate le seguenti librerie, comprese le eventuali dipendenze, e mettetele a disposizione dell'utente del sistema, ad esempio chi esegue i `ggc_user` componenti ML.
+ [Python](https://www.python.org/downloads/) 3.7 o successivo, incluso `pip` per la tua versione di Python.
+ [Deep](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr) Learning Runtime v1.6.0
+ [NumPy](https://numpy.org/install/).
+ [OpenCV-Python](https://pypi.org/project/opencv-python/).
+ [SDK per dispositivi AWS IoT v2 per Python](https://github.com/aws/aws-iot-device-sdk-python-v2).
+ [AWS Python Common Runtime (CRT)](https://github.com/awslabs/aws-crt-python).
+ [Picamera (solo](https://picamera.readthedocs.io/en/release-1.13/) per dispositivi Raspberry Pi).
+ [`awscam`modulo](https://docs.aws.amazon.com/deeplens/latest/dg/deeplens-library-awscam-module.html) (per AWS DeepLens dispositivi).
+ LibGL (per dispositivi Linux)
<a name="ml-config-useinstaller-default"></a>Impostazione predefinita: `true`

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

Utilizzate questo componente con il parametro `UseInstaller` di configurazione impostato per `true` installare DLR e le sue dipendenze sul dispositivo. Il componente configura un ambiente virtuale sul dispositivo che include OpenCV NumPy e le librerie necessarie per DLR. 

**Nota**  <a name="ml-installer-component-usage-note"></a>
Lo script di installazione di questo componente installa anche le versioni più recenti delle librerie di sistema aggiuntive necessarie per configurare l'ambiente virtuale sul dispositivo e per utilizzare il framework di machine learning installato. Ciò potrebbe aggiornare le librerie di sistema esistenti sul dispositivo. Consulta la tabella seguente per l'elenco delle librerie installate da questo componente per ogni sistema operativo supportato. Se desiderate personalizzare questo processo di installazione, impostate il parametro di `UseInstaller` configurazione su e sviluppate il vostro script di installazione. `false`


| Platform (Piattaforma) | Librerie installate sul sistema del dispositivo | Librerie installate nell'ambiente virtuale | 
| --- | --- | --- | 
| Armv7l | build-essential, cmake, ca-certificates, git | setuptools, wheel | 
| Amazon Linux 2 | mesa-libGL | Nessuno | 
| Ubuntu | wget | Nessuno | 

Quando distribuite il componente di inferenza, questo componente di runtime verifica innanzitutto se sul dispositivo sono già installati DLR e le relative dipendenze e, in caso contrario, li installa automaticamente. 

## File di registro locale
<a name="dlr-component-log-file"></a>

Questo componente utilizza il seguente file di registro.

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

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

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

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

------

**Per visualizzare i log di questo componente**
+ Esegui il seguente comando sul dispositivo principale per visualizzare il file di registro di questo componente in tempo reale. Sostituisci `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* con il percorso della cartella AWS IoT Greengrass principale.

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

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

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

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

------

## Changelog
<a name="dlr-component-changelog"></a>

La tabella seguente descrive le modifiche apportate a ciascuna versione del componente.


|  **Versione**  |  **Modifiche**  | 
| --- | --- | 
|  1.6.16  |  Versione aggiornata per Greengrass nucleus versione 2.12.5.  | 
|  1.6.12  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html)  | 
|  1.6.11  | Versione aggiornata per la versione 2.9.0 di Greengrass nucleus. | 
|  1.6.10  | Versione aggiornata per la versione 2.8.0 di Greengrass nucleus. | 
|  1.6.9  |  Versione aggiornata per la versione 2.7.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  1.6.8  |  Versione aggiornata per la versione 2.6.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  1.6.7  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html)  | 
|  1.6.6  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html)  | 
|  1.6.5  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html)  | 
|  1.6.4  |  Versione aggiornata per la versione 2.4.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  1.6.3  |  Versione aggiornata per la versione 2.3.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  1.6.2  |  Versione aggiornata per la versione 2.2.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  1.6.1  |  <a name="changelog-dlr-1.6.1"></a>[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html)  | 
|  1.3.2  |  Versione iniziale. Installa DLR v1.3.0.  | 

# TensorFlow Classificazione delle immagini Lite
<a name="tensorflow-lite-image-classification-component"></a>

Il componente di classificazione delle immagini TensorFlow Lite (`aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification`) contiene un codice di inferenza di esempio per eseguire l'inferenza della classificazione delle immagini utilizzando il runtime [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python) e un modello quantizzato MobileNet 1.0 pre-addestrato di esempio. Questo componente utilizza la variante [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) e [TensorFlow Runtime Lite](tensorflow-lite-component.md) i componenti come dipendenze per scaricare il runtime TensorFlow Lite e il modello di esempio.

Per utilizzare questo componente di inferenza con un modello TensorFlow Lite personalizzato, [create una versione personalizzata](ml-customization.md#override-public-model-store) del componente dipendente del Model Store. Per utilizzare il proprio codice di inferenza personalizzato, è possibile utilizzare la ricetta di questo componente come modello per [creare un](ml-customization.md#create-inference-component) componente di inferenza personalizzato.

**Topics**
+ [Versioni](#tensorflow-lite-image-classification-component-versions)
+ [Tipo](#tensorflow-lite-image-classification-component-type)
+ [Sistema operativo](#tensorflow-lite-image-classification-component-os-support)
+ [Requisiti](#tensorflow-lite-image-classification-component-requirements)
+ [Dipendenze](#tensorflow-lite-image-classification-component-dependencies)
+ [Configurazione](#tensorflow-lite-image-classification-component-configuration)
+ [File di registro locale](#tensorflow-lite-image-classification-component-log-file)
+ [Changelog](#tensorflow-lite-image-classification-component-changelog)

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

Questo componente ha le seguenti versioni:
+ 2.1.x

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

<a name="public-component-type-generic"></a>Questo <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente è un componente generico () `aws.greengrass.generic`. Il [nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) esegue gli script del ciclo di vita del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di componenti](develop-greengrass-components.md#component-types).

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

Questo componente può essere installato su dispositivi principali che eseguono i seguenti sistemi operativi:
+ Linux
+ Windows

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

Questo componente presenta i seguenti requisiti:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ Sui dispositivi core Greengrass che eseguono Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, sul dispositivo è installata la versione 2.27 o successiva della [GNU C Library](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ Sui dispositivi ARMv7L, come Raspberry Pi, le dipendenze per OpenCV-Python sono installate sul dispositivo. Esegui il comando seguente per installare le dipendenze.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ I dispositivi Raspberry Pi che eseguono il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye devono soddisfare i seguenti requisiti:
  + NumPy 1.22.4 o versione successiva installata sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include una versione precedente di NumPy, quindi è possibile eseguire il seguente comando per l'aggiornamento del dispositivo. NumPy 

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + Lo stack di fotocamere legacy è abilitato sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include un nuovo stack di fotocamere abilitato di default e non compatibile, quindi è necessario abilitare lo stack di fotocamere precedente.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Per abilitare lo stack di telecamere precedente**

    1. Esegui il seguente comando per aprire lo strumento di configurazione Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleziona **Opzioni di interfaccia**.

    1. Seleziona **Legacy camera** per abilitare lo stack di telecamere legacy.

    1. Riavvia il dispositivo Raspberry Pi.

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

Quando si distribuisce un componente, distribuisce AWS IoT Greengrass anche versioni compatibili delle relative dipendenze. Ciò significa che è necessario soddisfare i requisiti per il componente e tutte le sue dipendenze per distribuire correttamente il componente. Questa sezione elenca le dipendenze per le [versioni rilasciate](#tensorflow-lite-image-classification-component-changelog) di questo componente e i vincoli di versione semantica che definiscono le versioni dei componenti per ogni dipendenza. [È inoltre possibile visualizzare le dipendenze per ogni versione del componente nella console.AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass) Nella pagina dei dettagli del componente, cerca l'elenco delle **dipendenze**.

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 2.1.11 e 2.1.12 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.10 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.9 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.8 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.7 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.6 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.5 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.4 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.3 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.2 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.1 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.0 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

------

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

Questo componente fornisce i seguenti parametri di configurazione che è possibile personalizzare durante la distribuzione del componente.

`accessControl`  
<a name="ml-config-accesscontrol-desc"></a>(Facoltativo) L'oggetto che contiene la [politica di autorizzazione](interprocess-communication.md#ipc-authorization-policies) che consente al componente di pubblicare messaggi nell'argomento delle notifiche predefinito.   
Impostazione predefinita:   

```
{
   "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>(Facoltativo) L'argomento su cui si desidera pubblicare i risultati dell'inferenza. Se modificate questo valore, dovete modificare anche il valore del `accessControl` parametro `resources` in modo che corrisponda al nome dell'argomento personalizzato.  
Impostazione predefinita: `ml/tflite/image-classification`

`Accelerator`  <a name="ml-config-accelerator"></a>
L'acceleratore che desideri utilizzare. I valori supportati sono `cpu` e `gpu`.  
I modelli di esempio nel componente del modello dipendente supportano solo l'accelerazione della CPU. Per utilizzare l'accelerazione GPU con un modello personalizzato diverso, [create un componente del modello personalizzato per sovrascrivere il componente](ml-customization.md#override-public-model-store) del modello pubblico.  
Impostazione predefinita: `cpu`

`ImageDirectory`  
<a name="ml-config-imagedirectory-desc"></a>(Facoltativo) Il percorso della cartella sul dispositivo in cui i componenti di inferenza leggono le immagini. È possibile modificare questo valore in qualsiasi posizione del dispositivo a cui si ha read/write accesso.  
<a name="ml-config-imagedirectory-img-default"></a>Impostazione predefinita: `/greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/image_classification/sample_images/`  
Se imposti il valore di `UseCamera` to`true`, questo parametro di configurazione viene ignorato. 

`ImageName`  
<a name="ml-config-imagename-desc"></a>(Facoltativo) Il nome dell'immagine che il componente di inferenza utilizza come input per effettuare una previsione. Il componente cerca l'immagine nella cartella specificata in. `ImageDirectory` Per impostazione predefinita, il componente utilizza l'immagine di esempio nella directory delle immagini predefinita. AWS IoT Greengrass supporta i seguenti formati di immagine: `jpeg``jpg`,`png`, e`npy`.   
<a name="ml-config-imagename-img-default"></a>Impostazione predefinita: `cat.jpeg`  
Se si imposta il valore di `UseCamera` to`true`, questo parametro di configurazione viene ignorato. 

`InferenceInterval`  <a name="ml-config-inferenceinterval"></a>
(Facoltativo) Il tempo in secondi tra ogni previsione effettuata dal codice di inferenza. Il codice di inferenza di esempio viene eseguito all'infinito e ripete le previsioni all'intervallo di tempo specificato. Ad esempio, è possibile impostare un intervallo più breve se si desidera utilizzare le immagini scattate da una fotocamera per la previsione in tempo reale.  
Impostazione predefinita: `3600`

`ModelResourceKey`  <a name="ml-config-modelresourcekey"></a>
<a name="ml-config-modelresourcekey-desc"></a>(Facoltativo) I modelli utilizzati nel componente del modello pubblico dipendente. Modificate questo parametro solo se sostituite il componente del modello pubblico con un componente personalizzato.   
Impostazione predefinita:  

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

`UseCamera`  <a name="ml-config-usecamera"></a>
(Facoltativo) Valore di stringa che definisce se utilizzare le immagini di una fotocamera collegata al dispositivo principale Greengrass. I valori supportati sono `true` e `false`.  
Quando impostate questo valore su`true`, il codice di inferenza di esempio accede alla fotocamera del dispositivo ed esegue l'inferenza localmente sull'immagine acquisita. I valori dei `ImageDirectory` parametri `ImageName` and vengono ignorati. Assicuratevi che l'utente che esegue questo componente abbia read/write accesso alla posizione in cui la fotocamera memorizza le immagini acquisite.  
Impostazione predefinita: `false`  
Quando si visualizza la ricetta di questo componente, il parametro di `UseCamera` configurazione non viene visualizzato nella configurazione predefinita. Tuttavia, è possibile modificare il valore di questo parametro in un [aggiornamento di fusione della configurazione](update-component-configurations.md) quando si distribuisce il componente.   
Se impostate su `UseCamera``true`, dovete anche creare un collegamento simbolico per consentire al componente di inferenza di accedere alla telecamera dall'ambiente virtuale creato dal componente runtime. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di una telecamera con i componenti di inferenza di esempio, vedere. [Aggiornamento delle configurazioni dei componenti](ml-tutorial-image-classification-camera.md)

## File di registro locale
<a name="tensorflow-lite-image-classification-component-log-file"></a>

Questo componente utilizza il seguente file di registro.

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

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

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

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

------

**Per visualizzare i log di questo componente**
+ Esegui il seguente comando sul dispositivo principale per visualizzare il file di registro di questo componente in tempo reale. Sostituisci `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* con il percorso della cartella AWS IoT Greengrass principale.

------
#### [ 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
  ```

------

## Changelog
<a name="tensorflow-lite-image-classification-component-changelog"></a>

La tabella seguente descrive le modifiche in ogni versione del componente.


|  Versione  |  Modifiche  | 
| --- | --- | 
|  2.1.12  |  Versione aggiornata per la release Greengrass nucleus 2.12.5.  | 
|  2.1.11  | Versione aggiornata per la versione 2.12.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.10  | Versione aggiornata per la versione 2.11.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.9  | Versione aggiornata per la versione 2.10.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.8  | Versione aggiornata per la versione 2.9.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.7  | Versione aggiornata per la versione 2.8.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.6  |  Versione aggiornata per la versione 2.7.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.5  |  Versione aggiornata per la versione 2.6.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.4  |  Versione aggiornata per la versione 2.5.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.3  |  Versione aggiornata per la versione 2.4.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.2  |  Versione aggiornata per la versione 2.3.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.1  |  Versione aggiornata per la versione 2.2.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.0  |  Versione iniziale.  | 

# TensorFlow Rilevamento di oggetti Lite
<a name="tensorflow-lite-object-detection-component"></a>

Il componente TensorFlow Lite object detection (`aws.greengrass.TensorFlowLiteObjectDetection`) contiene un codice di inferenza di esempio per eseguire l'inferenza del rilevamento di oggetti utilizzando [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python) e un modello Single Shot Detection (SSD) 1.0 di esempio pre-addestrato. MobileNet Questo componente utilizza la variante [TensorFlow Archivio di modelli Lite per il rilevamento di oggetti](tensorflow-lite-object-detection-model-store-component.md) e i [TensorFlow Runtime Lite](tensorflow-lite-component.md) componenti come dipendenze per scaricare TensorFlow Lite e il modello di esempio. 

Per utilizzare questo componente di inferenza con un modello TensorFlow Lite personalizzato, puoi [creare una versione personalizzata](ml-customization.md#override-public-model-store) del componente dipendente del Model Store. Per utilizzare il tuo codice di inferenza personalizzato, usa la ricetta di questo componente come modello per [creare un](ml-customization.md#create-inference-component) componente di inferenza personalizzato.

**Topics**
+ [Versioni](#tensorflow-lite-object-detection-component-versions)
+ [Tipo](#tensorflow-lite-object-detection-component-type)
+ [Sistema operativo](#tensorflow-lite-object-detection-component-os-support)
+ [Requisiti](#tensorflow-lite-object-detection-component-requirements)
+ [Dipendenze](#tensorflow-lite-object-detection-component-dependencies)
+ [Configurazione](#tensorflow-lite-object-detection-component-configuration)
+ [File di registro locale](#tensorflow-lite-object-detection-component-log-file)
+ [Changelog](#tensorflow-lite-object-detection-component-changelog)

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

Questo componente ha le seguenti versioni:
+ 2.1.x

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

<a name="public-component-type-generic"></a>Questo <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente è un componente generico () `aws.greengrass.generic`. Il [nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) esegue gli script del ciclo di vita del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di componenti](develop-greengrass-components.md#component-types).

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

Questo componente può essere installato su dispositivi principali che eseguono i seguenti sistemi operativi:
+ Linux
+ Windows

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

Questo componente presenta i seguenti requisiti:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ Sui dispositivi core Greengrass che eseguono Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, sul dispositivo è installata la versione 2.27 o successiva della [GNU C Library](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ Sui dispositivi ARMv7L, come Raspberry Pi, le dipendenze per OpenCV-Python sono installate sul dispositivo. Esegui il comando seguente per installare le dipendenze.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ I dispositivi Raspberry Pi che eseguono il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye devono soddisfare i seguenti requisiti:
  + NumPy 1.22.4 o versione successiva installata sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include una versione precedente di NumPy, quindi è possibile eseguire il seguente comando per l'aggiornamento del dispositivo. NumPy 

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + Lo stack di fotocamere legacy è abilitato sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include un nuovo stack di fotocamere abilitato di default e non compatibile, quindi è necessario abilitare lo stack di fotocamere precedente.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Per abilitare lo stack di telecamere precedente**

    1. Esegui il seguente comando per aprire lo strumento di configurazione Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleziona **Opzioni di interfaccia**.

    1. Seleziona **Legacy camera** per abilitare lo stack di telecamere legacy.

    1. Riavvia il dispositivo Raspberry Pi.

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

Quando si distribuisce un componente, distribuisce AWS IoT Greengrass anche versioni compatibili delle relative dipendenze. Ciò significa che è necessario soddisfare i requisiti per il componente e tutte le sue dipendenze per distribuire correttamente il componente. Questa sezione elenca le dipendenze per le [versioni rilasciate](#tensorflow-lite-object-detection-component-changelog) di questo componente e i vincoli di versione semantica che definiscono le versioni dei componenti per ogni dipendenza. [È inoltre possibile visualizzare le dipendenze per ogni versione del componente nella console.AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass) Nella pagina dei dettagli del componente, cerca l'elenco delle **dipendenze**.

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 2.1.11 e 2.1.12 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.10 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.9 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.8 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.7 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.6 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.5 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.4 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.3 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.2 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.1 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.0 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flessibili | 
| [TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | Rigidi | 
| [TensorFlow Leggero](tensorflow-lite-component.md) | >=2,5,0 <2,6,0 | Rigidi | 

------

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

Questo componente fornisce i seguenti parametri di configurazione che è possibile personalizzare durante la distribuzione del componente.

`accessControl`  
<a name="ml-config-accesscontrol-desc"></a>(Facoltativo) L'oggetto che contiene la [politica di autorizzazione](interprocess-communication.md#ipc-authorization-policies) che consente al componente di pubblicare messaggi nell'argomento delle notifiche predefinito.   
Impostazione predefinita:   

```
{
   "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>(Facoltativo) L'argomento su cui si desidera pubblicare i risultati dell'inferenza. Se modificate questo valore, dovete modificare anche il valore del `accessControl` parametro `resources` in modo che corrisponda al nome dell'argomento personalizzato.  
Impostazione predefinita: `ml/tflite/object-detection`

`Accelerator`  <a name="ml-config-accelerator"></a>
L'acceleratore che desideri utilizzare. I valori supportati sono `cpu` e `gpu`.  
I modelli di esempio nel componente del modello dipendente supportano solo l'accelerazione della CPU. Per utilizzare l'accelerazione GPU con un modello personalizzato diverso, [create un componente del modello personalizzato per sovrascrivere il componente](ml-customization.md#override-public-model-store) del modello pubblico.  
Impostazione predefinita: `cpu`

`ImageDirectory`  
<a name="ml-config-imagedirectory-desc"></a>(Facoltativo) Il percorso della cartella sul dispositivo in cui i componenti di inferenza leggono le immagini. È possibile modificare questo valore in qualsiasi posizione del dispositivo a cui si ha read/write accesso.  
<a name="ml-config-imagedirectory-obj-default"></a>Impostazione predefinita: `/greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/object_detection/sample_images/`  
Se imposti il valore di `UseCamera` to`true`, questo parametro di configurazione viene ignorato. 

`ImageName`  
<a name="ml-config-imagename-desc"></a>(Facoltativo) Il nome dell'immagine che il componente di inferenza utilizza come input per effettuare una previsione. Il componente cerca l'immagine nella cartella specificata in. `ImageDirectory` Per impostazione predefinita, il componente utilizza l'immagine di esempio nella directory delle immagini predefinita. AWS IoT Greengrass supporta i seguenti formati di immagine: `jpeg``jpg`,`png`, e`npy`.   
<a name="ml-config-imagename-obj-default"></a>Impostazione predefinita: `objects.jpg`  
Se si imposta il valore di `UseCamera` to`true`, questo parametro di configurazione viene ignorato. 

`InferenceInterval`  <a name="ml-config-inferenceinterval"></a>
(Facoltativo) Il tempo in secondi tra ogni previsione effettuata dal codice di inferenza. Il codice di inferenza di esempio viene eseguito all'infinito e ripete le previsioni all'intervallo di tempo specificato. Ad esempio, è possibile impostare un intervallo più breve se si desidera utilizzare le immagini scattate da una fotocamera per la previsione in tempo reale.  
Impostazione predefinita: `3600`

`ModelResourceKey`  <a name="ml-config-modelresourcekey"></a>
<a name="ml-config-modelresourcekey-desc"></a>(Facoltativo) I modelli utilizzati nel componente del modello pubblico dipendente. Modificate questo parametro solo se sostituite il componente del modello pubblico con un componente personalizzato.   
Impostazione predefinita:  

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

`UseCamera`  <a name="ml-config-usecamera"></a>
(Facoltativo) Valore di stringa che definisce se utilizzare le immagini di una fotocamera collegata al dispositivo principale Greengrass. I valori supportati sono `true` e `false`.  
Quando impostate questo valore su`true`, il codice di inferenza di esempio accede alla fotocamera del dispositivo ed esegue l'inferenza localmente sull'immagine acquisita. I valori dei `ImageDirectory` parametri `ImageName` and vengono ignorati. Assicuratevi che l'utente che esegue questo componente abbia read/write accesso alla posizione in cui la fotocamera memorizza le immagini acquisite.  
Impostazione predefinita: `false`  
Quando si visualizza la ricetta di questo componente, il parametro di `UseCamera` configurazione non viene visualizzato nella configurazione predefinita. Tuttavia, è possibile modificare il valore di questo parametro in un [aggiornamento di fusione della configurazione](update-component-configurations.md) quando si distribuisce il componente.   
Se impostate su `UseCamera``true`, dovete anche creare un collegamento simbolico per consentire al componente di inferenza di accedere alla telecamera dall'ambiente virtuale creato dal componente runtime. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di una telecamera con i componenti di inferenza di esempio, vedere. [Aggiornamento delle configurazioni dei componenti](ml-tutorial-image-classification-camera.md)

**Nota**  <a name="ml-config-not-visible-note"></a>
Quando si visualizza la ricetta di questo componente, il parametro di `UseCamera` configurazione non viene visualizzato nella configurazione predefinita. Tuttavia, è possibile modificare il valore di questo parametro in un [aggiornamento di fusione della configurazione](update-component-configurations.md) quando si distribuisce il componente.   
Se impostate su `UseCamera``true`, dovete anche creare un collegamento simbolico per consentire al componente di inferenza di accedere alla telecamera dall'ambiente virtuale creato dal componente runtime. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di una telecamera con i componenti di inferenza di esempio, vedere. [Aggiornamento delle configurazioni dei componenti](ml-tutorial-image-classification-camera.md)

## File di registro locale
<a name="tensorflow-lite-object-detection-component-log-file"></a>

Questo componente utilizza il seguente file di registro.

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

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

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

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

------

**Per visualizzare i log di questo componente**
+ Esegui il seguente comando sul dispositivo principale per visualizzare il file di registro di questo componente in tempo reale. Sostituisci `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* con il percorso della cartella AWS IoT Greengrass principale.

------
#### [ 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
  ```

------

## Changelog
<a name="tensorflow-lite-object-detection-component-changelog"></a>

La tabella seguente descrive le modifiche in ogni versione del componente.


|  Versione  |  Modifiche  | 
| --- | --- | 
|  2.1.12  |  Versione aggiornata per la release Greengrass nucleus 2.12.5.  | 
|  2.1.11  | Versione aggiornata per la versione 2.12.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.10  | Versione aggiornata per la versione 2.11.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.9  | Versione aggiornata per la versione 2.10.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.8  | Versione aggiornata per la versione 2.9.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.7  | Versione aggiornata per la versione 2.8.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.6  |  Versione aggiornata per la versione 2.7.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.5  |  Versione aggiornata per la versione 2.6.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.4  |  Versione aggiornata per la versione 2.5.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.3  |  Versione aggiornata per la versione 2.4.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.2  |  Versione aggiornata per la versione 2.3.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  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/it_it/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-object-detection-component.html)  | 
|  2.1.0  |  Versione iniziale.  | 

# TensorFlow Archivio di modelli di classificazione delle immagini Lite
<a name="tensorflow-lite-image-classification-model-store-component"></a>

Il modello di classificazione delle immagini TensorFlow Lite (`variant.TensorFlowLite.ImageClassification.ModelStore`) è un componente del modello di apprendimento automatico che contiene un modello MobileNet v1 pre-addestrato come artefatto Greengrass. [https://tfhub.dev/](https://tfhub.dev/)

Il componente di [TensorFlow Classificazione delle immagini Lite](tensorflow-lite-image-classification-component.md) inferenza utilizza questo componente come dipendenza per l'origine del modello. Per utilizzare un modello TensorFlow Lite personalizzato, [create una versione personalizzata](ml-customization.md#override-public-model-store) di questo componente del modello e includete il modello personalizzato come elemento del componente. È possibile utilizzare la ricetta di questo componente come modello per creare componenti del modello personalizzati. 

**Topics**
+ [Versioni](#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)
+ [Requisiti](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-requirements)
+ [Dipendenze](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-dependencies)
+ [Configurazione](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-configuration)
+ [File di registro locale](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-log-file)
+ [Changelog](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-changelog)

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

Questo componente ha le seguenti versioni:
+ 2.1.x

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

<a name="public-component-type-generic"></a>Questo <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente è un componente generico () `aws.greengrass.generic`. Il [nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) esegue gli script del ciclo di vita del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di componenti](develop-greengrass-components.md#component-types).

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

Questo componente può essere installato su dispositivi principali che eseguono i seguenti sistemi operativi:
+ Linux
+ Windows

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

Questo componente presenta i seguenti requisiti:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ Sui dispositivi core Greengrass che eseguono Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, sul dispositivo è installata la versione 2.27 o successiva della [GNU C Library](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ Sui dispositivi ARMv7L, come Raspberry Pi, le dipendenze per OpenCV-Python sono installate sul dispositivo. Esegui il comando seguente per installare le dipendenze.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ I dispositivi Raspberry Pi che eseguono il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye devono soddisfare i seguenti requisiti:
  + NumPy 1.22.4 o versione successiva installata sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include una versione precedente di NumPy, quindi è possibile eseguire il seguente comando per l'aggiornamento del dispositivo. NumPy 

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + Lo stack di fotocamere legacy è abilitato sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include un nuovo stack di fotocamere abilitato di default e non compatibile, quindi è necessario abilitare lo stack di fotocamere precedente.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Per abilitare lo stack di telecamere precedente**

    1. Esegui il seguente comando per aprire lo strumento di configurazione Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleziona **Opzioni di interfaccia**.

    1. Seleziona **Legacy camera** per abilitare lo stack di telecamere legacy.

    1. Riavvia il dispositivo Raspberry Pi.

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

Quando si distribuisce un componente, distribuisce AWS IoT Greengrass anche versioni compatibili delle relative dipendenze. Ciò significa che è necessario soddisfare i requisiti per il componente e tutte le sue dipendenze per distribuire correttamente il componente. Questa sezione elenca le dipendenze per le [versioni rilasciate](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-changelog) di questo componente e i vincoli di versione semantica che definiscono le versioni dei componenti per ogni dipendenza. [È inoltre possibile visualizzare le dipendenze per ogni versione del componente nella console.AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass) Nella pagina dei dettagli del componente, cerca l'elenco delle **dipendenze**.

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 2.1.11 e 2.1.12 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.10 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.9 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.8 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.7 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.6 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.5 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.4 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.3 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.2 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.1 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.0 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flessibili | 

------

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

Questo componente non ha parametri di configurazione.

## File di registro locale
<a name="tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-log-file"></a>

Questo componente non emette registri.

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

La tabella seguente descrive le modifiche in ogni versione del componente.


|  Versione  |  Modifiche  | 
| --- | --- | 
|  2.1.12  |  Versione aggiornata per la release Greengrass nucleus 2.12.5.  | 
|  2.1.11  | Versione aggiornata per la versione 2.12.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.10  | Versione aggiornata per la versione 2.11.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.9  | Versione aggiornata per la versione 2.10.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.8  | Versione aggiornata per la versione 2.9.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.7  | Versione aggiornata per la versione 2.8.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.6  |  Versione aggiornata per la versione 2.7.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.5  |  Versione aggiornata per la versione 2.6.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.4  |  Versione aggiornata per la versione 2.5.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.3  |  Versione aggiornata per la versione 2.4.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.2  |  Versione aggiornata per la versione 2.3.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.1  |  Versione aggiornata per la versione 2.2.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.0  |  Versione iniziale.  | 

# TensorFlow Archivio di modelli Lite per il rilevamento di oggetti
<a name="tensorflow-lite-object-detection-model-store-component"></a>

Il TensorFlow Lite object detection model store (`variant.TensorFlowLite.ObjectDetection.ModelStore`) è un componente del modello di machine learning che contiene un modello Single Shot Detection (SSD) pre-addestrato come MobileNet artefatto Greengrass. [https://tfhub.dev/](https://tfhub.dev/)

Il componente di inferenza per il [rilevamento degli oggetti TensorFlow Lite](tensorflow-lite-object-detection-component.md) utilizza questo componente come dipendenza per l'origine del modello. Per utilizzare un modello TensorFlow Lite personalizzato, [create una versione personalizzata](ml-customization.md#override-public-model-store) di questo componente del modello e includete il modello personalizzato come elemento del componente. È possibile utilizzare la ricetta di questo componente come modello per creare componenti del modello personalizzati. 

**Topics**
+ [Versioni](#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)
+ [Requisiti](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-requirements)
+ [Dipendenze](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-dependencies)
+ [Configurazione](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-configuration)
+ [File di registro locale](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-log-file)
+ [Changelog](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-changelog)

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

Questo componente ha le seguenti versioni:
+ 2.1.x

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

<a name="public-component-type-generic"></a>Questo <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente è un componente generico () `aws.greengrass.generic`. Il [nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) esegue gli script del ciclo di vita del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di componenti](develop-greengrass-components.md#component-types).

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

Questo componente può essere installato su dispositivi principali che eseguono i seguenti sistemi operativi:
+ Linux
+ Windows

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

Questo componente presenta i seguenti requisiti:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ Sui dispositivi core Greengrass che eseguono Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, sul dispositivo è installata la versione 2.27 o successiva della [GNU C Library](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ Sui dispositivi ARMv7L, come Raspberry Pi, le dipendenze per OpenCV-Python sono installate sul dispositivo. Esegui il comando seguente per installare le dipendenze.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ I dispositivi Raspberry Pi che eseguono il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye devono soddisfare i seguenti requisiti:
  + NumPy 1.22.4 o versione successiva installata sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include una versione precedente di NumPy, quindi è possibile eseguire il seguente comando per l'aggiornamento del dispositivo. NumPy 

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + Lo stack di fotocamere legacy è abilitato sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include un nuovo stack di fotocamere abilitato di default e non compatibile, quindi è necessario abilitare lo stack di fotocamere precedente.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Per abilitare lo stack di telecamere precedente**

    1. Esegui il seguente comando per aprire lo strumento di configurazione Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleziona **Opzioni di interfaccia**.

    1. Seleziona **Legacy camera** per abilitare lo stack di telecamere legacy.

    1. Riavvia il dispositivo Raspberry Pi.

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

Quando si distribuisce un componente, distribuisce AWS IoT Greengrass anche versioni compatibili delle relative dipendenze. Ciò significa che è necessario soddisfare i requisiti per il componente e tutte le sue dipendenze per distribuire correttamente il componente. Questa sezione elenca le dipendenze per le [versioni rilasciate](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-changelog) di questo componente e i vincoli di versione semantica che definiscono le versioni dei componenti per ogni dipendenza. [È inoltre possibile visualizzare le dipendenze per ogni versione del componente nella console.AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass) Nella pagina dei dettagli del componente, cerca l'elenco delle **dipendenze**.

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 2.1.11 e 2.1.12 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.10 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.9 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.8 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.7 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.6 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.5 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.4 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.3 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.2 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.1 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.1.0 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flessibili | 

------

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

Questo componente non ha parametri di configurazione.

## File di registro locale
<a name="tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-log-file"></a>

Questo componente non emette registri.

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

La tabella seguente descrive le modifiche in ogni versione del componente.


|  Versione  |  Modifiche  | 
| --- | --- | 
|  2.1.12  |  Versione aggiornata per la release Greengrass nucleus 2.12.5.  | 
|  2.1.11  | Versione aggiornata per la versione 2.12.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.10  | Versione aggiornata per la versione 2.11.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.9  | Versione aggiornata per la versione 2.10.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.8  | Versione aggiornata per la versione 2.9.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.7  | Versione aggiornata per la versione 2.8.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.1.6  |  Versione aggiornata per la versione 2.7.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.5  |  Versione aggiornata per la versione 2.6.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.4  |  Versione aggiornata per la versione 2.5.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.3  |  Versione aggiornata per la versione 2.4.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.2  |  Versione aggiornata per la versione 2.3.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.1  |  Versione aggiornata per la versione 2.2.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.1.0  |  Versione iniziale.  | 

# TensorFlow Runtime Lite
<a name="tensorflow-lite-component"></a>

Il componente runtime TensorFlow Lite (`variant.TensorFlowLite`) contiene uno script che installa la versione [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python) 2.5.0 e le relative dipendenze in un ambiente virtuale sul dispositivo. Il componente [TensorFlow Lite per la classificazione delle immagini](tensorflow-lite-image-classification-component.md) e il [rilevamento degli oggetti TensorFlow Lite](tensorflow-lite-object-detection-component.md) utilizzano questo componente di runtime come dipendenza per l'installazione di Lite. TensorFlow 

**Nota**  
TensorFlow Il componente di runtime Lite v2.5.6 e versioni successive reinstalla le installazioni esistenti del runtime Lite e delle TensorFlow sue dipendenze. Questa reinstallazione aiuta a garantire che il dispositivo principale esegua versioni compatibili di Lite e delle sue dipendenze. TensorFlow 

Per utilizzare un runtime diverso, puoi utilizzare la ricetta di questo componente come modello per [creare un componente di apprendimento automatico personalizzato](ml-customization.md).

**Topics**
+ [Versioni](#tensorflow-lite-component-versions)
+ [Tipo](#tensorflow-lite-component-type)
+ [Sistema operativo](#tensorflow-lite-component-os-support)
+ [Requisiti](#tensorflow-lite-component-requirements)
+ [Dipendenze](#tensorflow-lite-component-dependencies)
+ [Configurazione](#tensorflow-lite-component-configuration)
+ [Utilizzo](#tensorflow-lite-component-usage)
+ [File di registro locale](#tensorflow-lite-component-log-file)
+ [Changelog](#tensorflow-lite-component-changelog)

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

Questo componente ha le seguenti versioni:
+ 2.5.x

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

<a name="public-component-type-generic"></a>Questo <a name="public-component-type-generic-phrase"></a>componente è un componente generico () `aws.greengrass.generic`. Il [nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) esegue gli script del ciclo di vita del componente.

<a name="public-component-type-more-information"></a>Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di componenti](develop-greengrass-components.md#component-types).

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

Questo componente può essere installato su dispositivi principali che eseguono i seguenti sistemi operativi:
+ Linux
+ Windows

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

Questo componente presenta i seguenti requisiti:<a name="ml-component-requirements"></a>
+ Sui dispositivi core Greengrass che eseguono Amazon Linux 2 o Ubuntu 18.04, sul dispositivo è installata la versione 2.27 o successiva della [GNU C Library](https://www.gnu.org/software/libc/) (glibc).
+ Sui dispositivi ARMv7L, come Raspberry Pi, le dipendenze per OpenCV-Python sono installate sul dispositivo. Esegui il comando seguente per installare le dipendenze.

  ```
  sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
  ```
+ I dispositivi Raspberry Pi che eseguono il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye devono soddisfare i seguenti requisiti:
  + NumPy 1.22.4 o versione successiva installata sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include una versione precedente di NumPy, quindi è possibile eseguire il seguente comando per l'aggiornamento del dispositivo. NumPy 

    ```
    pip3 install --upgrade numpy
    ```
  + Lo stack di fotocamere legacy è abilitato sul dispositivo. Il sistema operativo Raspberry Pi Bullseye include un nuovo stack di fotocamere abilitato di default e non compatibile, quindi è necessario abilitare lo stack di fotocamere precedente.<a name="raspberry-pi-bullseye-enable-legacy-camera-stack"></a>

**Per abilitare lo stack di telecamere precedente**

    1. Esegui il seguente comando per aprire lo strumento di configurazione Raspberry Pi.

       ```
       sudo raspi-config
       ```

    1. Seleziona **Opzioni di interfaccia**.

    1. Seleziona **Legacy camera** per abilitare lo stack di telecamere legacy.

    1. Riavvia il dispositivo Raspberry Pi.

### Endpoint e porte
<a name="tensorflow-lite-component-endpoints"></a>

Per impostazione predefinita, questo componente utilizza uno script di installazione per installare i pacchetti utilizzando i `pip` comandi `apt``yum`,`brew`, e, a seconda della piattaforma utilizzata dal dispositivo principale. Questo componente deve essere in grado di eseguire le richieste in uscita verso vari indici e repository di pacchetti per eseguire lo script di installazione. Per consentire il traffico in uscita di questo componente attraverso un proxy o un firewall, è necessario identificare gli endpoint degli indici e degli archivi dei pacchetti a cui il dispositivo principale si connette per l'installazione.

Quando identificate gli endpoint necessari per lo script di installazione di questo componente, tenete presente quanto segue:
+ Gli endpoint dipendono dalla piattaforma del dispositivo principale. Ad esempio, un dispositivo principale che esegue Ubuntu utilizza `apt` anziché `yum` o`brew`. Inoltre, i dispositivi che utilizzano lo stesso indice di pacchetti potrebbero avere elenchi di sorgenti diversi, quindi potrebbero recuperare pacchetti da repository diversi.
+ Gli endpoint potrebbero differire tra più dispositivi che utilizzano lo stesso indice di pacchetti, poiché ogni dispositivo ha i propri elenchi di sorgenti che definiscono dove recuperare i pacchetti.
+ Gli endpoint potrebbero cambiare nel tempo. Ogni indice URLs dei pacchetti fornisce gli archivi in cui si scaricano i pacchetti e il proprietario di un pacchetto può modificare ciò che fornisce URLs l'indice dei pacchetti.

Per ulteriori informazioni sulle dipendenze installate da questo componente e su come disabilitare lo script di installazione, vedete il parametro di configurazione. [UseInstaller](#tensorflow-lite-component-config-useinstaller-term)

Per ulteriori informazioni sugli endpoint e le porte necessari per il funzionamento di base, vedere. [Consenti il traffico dei dispositivi tramite un proxy o un firewall](allow-device-traffic.md)

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

Quando si distribuisce un componente, distribuisce AWS IoT Greengrass anche versioni compatibili delle relative dipendenze. Ciò significa che è necessario soddisfare i requisiti per il componente e tutte le sue dipendenze per distribuire correttamente il componente. Questa sezione elenca le dipendenze per le [versioni rilasciate](#tensorflow-lite-component-changelog) di questo componente e i vincoli di versione semantica che definiscono le versioni dei componenti per ogni dipendenza. [È inoltre possibile visualizzare le dipendenze per ogni versione del componente nella console.AWS IoT Greengrass](https://console.aws.amazon.com//greengrass) Nella pagina dei dettagli del componente, cerca l'elenco delle **dipendenze**.

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 2.5.14 e 2.5.15 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.5.13 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.5.12 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | Flessibili | 

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

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.5.11 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | Flessibili | 

------
#### [ 2.5.10 ]

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.5.10 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | Flessibili | 

------
#### [ 2.5.9 ]

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.5.9 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | Flessibili | 

------
#### [ 2.5.8 ]

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.5.8 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | Flessibili | 

------
#### [ 2.5.5 - 2.5.7 ]

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni da 2.5.5 a 2.5.7 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | Flessibili | 

------
#### [ 2.5.3 and 2.5.4 ]

La tabella seguente elenca le dipendenze per le versioni 2.5.3 e 2.5.4 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | Flessibili | 

------
#### [ 2.5.2 ]

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.5.2 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | Flessibili | 

------
#### [ 2.5.1 ]

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.5.1 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | Flessibili | 

------
#### [ 2.5.0 ]

La tabella seguente elenca le dipendenze per la versione 2.5.0 di questo componente.


| Dipendenza | Versioni compatibili | Tipo di dipendenza | 
| --- | --- | --- | 
| [Nucleo Greengrass](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | Flessibili | 

------

[Per ulteriori informazioni sulle dipendenze dei componenti, vedere il riferimento alla ricetta dei componenti.](component-recipe-reference.md#recipe-reference-component-dependencies)

## Configurazione
<a name="tensorflow-lite-component-configuration"></a>

Questo componente fornisce i seguenti parametri di configurazione che è possibile personalizzare durante la distribuzione del componente.

`MLRootPath`  
<a name="ml-config-mlrootpath-desc"></a>(Facoltativo) Il percorso della cartella sui dispositivi principali di Linux in cui i componenti di inferenza leggono le immagini e scrivono i risultati dell'inferenza. È possibile modificare questo valore in qualsiasi posizione del dispositivo a cui ha read/write accesso l'utente che esegue questo componente.  
<a name="ml-config-mlrootpath-default-tfl"></a>Impostazione predefinita: `/greengrass/v2/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml`

`WindowsMLRootPath`  
Questa funzionalità è disponibile nella versione 1.6.6 e successive di questo componente.  
<a name="ml-config-windowsmlrootpath-desc"></a>(Facoltativo) Il percorso della cartella sul dispositivo principale di Windows in cui i componenti di inferenza leggono le immagini e scrivono i risultati dell'inferenza. È possibile modificare questo valore in qualsiasi posizione del dispositivo a cui ha read/write accesso l'utente che esegue questo componente.  
<a name="ml-config-windowsmlrootpath-default-dlr"></a>Impostazione predefinita: `C:\greengrass\v2\\work\\variant.DLR\\greengrass_ml`

  `UseInstaller`   
<a name="ml-config-useinstaller-desc-tfl"></a>(Facoltativo) Valore di stringa che definisce se utilizzare lo script di installazione in questo componente per installare TensorFlow Lite e le sue dipendenze. I valori supportati sono `true` e `false`.   <a name="ml-config-useinstaller-libraries-tfl"></a>

Imposta questo valore su `false` se desideri utilizzare uno script personalizzato per l'installazione di TensorFlow Lite o se desideri includere dipendenze di runtime in un'immagine Linux predefinita. Per utilizzare questo componente con i componenti di inferenza TensorFlow Lite AWS forniti, installa le seguenti librerie, comprese le eventuali dipendenze, e rendile disponibili all'utente del sistema, ad esempio chi esegue i componenti `ggc_user` ML.
+ [Python](https://www.python.org/downloads/) 3.8 o successivo, incluso `pip` per la tua versione di Python
+ [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python) v2.5.0
+ [NumPy](https://numpy.org/install/)
+ [OpenCV-Python](https://pypi.org/project/opencv-python/)
+ [SDK per dispositivi AWS IoT v2 per Python](https://github.com/aws/aws-iot-device-sdk-python-v2)
+ [AWS Python Common Runtime (CRT)](https://github.com/awslabs/aws-crt-python)
+ [Picamera](https://picamera.readthedocs.io/en/release-1.13/) (per dispositivi Raspberry Pi)
+ [`awscam`modulo](https://docs.aws.amazon.com/deeplens/latest/dg/deeplens-library-awscam-module.html) (per AWS DeepLens dispositivi)
+ LibGL (per dispositivi Linux)
<a name="ml-config-useinstaller-default"></a>Impostazione predefinita: `true`

## Utilizzo
<a name="tensorflow-lite-component-usage"></a>

Utilizzate questo componente con il parametro `UseInstaller` di configurazione impostato per `true` installare TensorFlow Lite e le sue dipendenze sul dispositivo. Il componente configura un ambiente virtuale sul dispositivo che include OpenCV NumPy e le librerie necessarie per Lite. TensorFlow 

**Nota**  <a name="ml-installer-component-usage-note"></a>
Lo script di installazione di questo componente installa anche le versioni più recenti di librerie di sistema aggiuntive necessarie per configurare l'ambiente virtuale sul dispositivo e per utilizzare il framework di machine learning installato. Ciò potrebbe aggiornare le librerie di sistema esistenti sul dispositivo. Consulta la tabella seguente per l'elenco delle librerie installate da questo componente per ogni sistema operativo supportato. Se desiderate personalizzare questo processo di installazione, impostate il parametro di `UseInstaller` configurazione su e sviluppate il vostro script di installazione. `false`


| Platform (Piattaforma) | Librerie installate sul sistema del dispositivo | Librerie installate nell'ambiente virtuale | 
| --- | --- | --- | 
| Armv7l | build-essential, cmake, ca-certificates, git | setuptools, wheel | 
| Amazon Linux 2 | mesa-libGL | Nessuno | 
| Ubuntu | wget | Nessuno | 

Quando si distribuisce il componente di inferenza, questo componente di runtime verifica innanzitutto se sul dispositivo sono già installati TensorFlow Lite e le relative dipendenze. In caso contrario, il componente di runtime li installa automaticamente. 

## File di registro locale
<a name="tensorflow-lite-component-log-file"></a>

Questo componente utilizza il seguente file di registro.

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

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

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

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

------

**Per visualizzare i log di questo componente**
+ Esegui il seguente comando sul dispositivo principale per visualizzare il file di registro di questo componente in tempo reale. Sostituisci `/greengrass/v2` o *C:\$1greengrass\$1v2* con il percorso della cartella AWS IoT Greengrass principale.

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

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

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

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

------

## Changelog
<a name="tensorflow-lite-component-changelog"></a>

La tabella seguente descrive le modifiche apportate a ciascuna versione del componente.


|  Versione  |  Modifiche  | 
| --- | --- | 
|  2.5.15  |  Versione aggiornata per la release Greengrass nucleus 2.12.5.  | 
|  2.5.14  | Versione aggiornata per la versione 2.12.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.5.13  | Versione aggiornata per la versione 2.11.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.5.12  | Versione aggiornata per la versione 2.10.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.5.11  | Versione aggiornata per la versione 2.9.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.5.10  | Versione aggiornata per la versione 2.8.0 di Greengrass nucleus. | 
|  2.5.9  |  Versione aggiornata per la versione 2.7.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.5.8  |  Versione aggiornata per la versione 2.6.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.5.7  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.html)  | 
|  2.5.6  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.html)  | 
|  2.5.5  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.html)  | 
|  2.5.4  |  [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.html)  | 
|  2.5.3  |  Versione aggiornata per la versione 2.4.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.5.2  |  Versione aggiornata per la versione 2.3.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.5.1  |  Versione aggiornata per la versione 2.2.0 di Greengrass nucleus.  | 
|  2.5.0  |  Versione iniziale.  |