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AWS IoT Greengrass Version 2 コアデバイスのセットアップ
Amazon Lookout for Vision は AWS IoT Greengrass Version 2 を使って、AWS IoT Greengrass V2 コアデバイスへの、モデルコンポーネント、Amazon Lookout for Vision Edge Agent コンポーネント、およびクライアントアプリケーションコンポーネントのデプロイメントを簡略化します。デバイスが使用できるデバイスとハードウェアの詳細については「AWS IoT Greengrass Version 2 コアデバイス要件」を参照してください。
コアデバイスのセットアップ
次の情報を使用してコアデバイスをセットアップします。
デバイスをセットアップするには
GPU をセットアップします。GPU 高速化推論を使用していない場合は、このステップを実行しないでください。
CUDA をサポートする GPU が搭載されていることを確認してください。詳細については、「CUDA 対応 GPU を搭載することを確認する
」を参照してください。 次のいずれかを行って、デバイスで CUDA、cuDNN、TensorRT をセットアップします:
Jetson デバイスを使用している場合は、JetPack バージョン 4.4 ~ 4.6.1 をインストールしてください。詳細については、「JetPack アーカイブ
」を参照してください。 x86 ベースのハードウェアを使用していて、使用している NVIDIA GPU マイクロアーキテクチャが Ampere (処理能力 8.0 未満) 以前である場合、次の手順を行います:
「Linux 用 NVIDIA CUDA インストールガイド
」の手引きに従って、CUDA バージョン 10.2 をセットアップします。 「NVIDIA cuDNN ドキュメンテーション
」の手引きに従って、cuDNN をインストールします。 「NVIDIA TensorRT ドキュメンテーション
」の手引きに従って、TensorRT (バージョン 7.1.3 以降でバージョン 8.0.0 より前) をセットアップします。
x86 ベースのハードウェアを使用していて、NVIDIA GPU マイクロアーキテクチャが Ampere (処理能力 8.0) の場合、次の手順を実行します。
「Linux 用 NVIDIA CUDA インストールガイド
」の手引きに従って、CUDA (バージョン 11.2) をセットアップします。 「NVIDIA cuDNN ドキュメンテーション
」の手引きに従って、cuDNN をインストールします。 「NVIDIA TensorRT ドキュメンテーション
」の手引きに従って、TensorRT (バージョン 8.2.0) をセットアップします。
コアデバイスに AWS IoT Greengrass Version 2 コアソフトウェアをインストールします。詳細については、「AWS IoT Greengrass Version 2 開発者ガイド」の「AWS IoT Greengrass Core ソフトウェアをインストールする」を参照してください。
モデルを格納する Amazon S3 バケットから読み取るには、AWS IoT Greengrass Version 2 セットアップ時に作成する IAM ロール (トークン交換ロール) に権限をアタッチします。詳細については、「コンポーネントアーティファクトの S3 バケットへのアクセスを許可する」を参照してください。
コマンドプロンプトで次のコマンドを入力して、Python と Python 仮想環境をコアデバイスにインストールします。
sudo apt install python3.8 python3-venv python3.8-venv
次のコマンドを使用して、Greengrass ユーザーをビデオグループに追加します。これにより、Greengrass でデプロイされたコンポーネントを GPU にアクセスさせられます:
sudo usermod -a -G video ggc_user
(オプション) 別のユーザーから Lookout for Vision Edge Agent API を呼び出したい場合は、必要なユーザーを
ggc_group
に追加してください。これにより、ユーザーを Unix Domain ソケット経由で Lookout for Vision Edge Agent と通信させられます:sudo usermod -a -G ggc_group $(whoami)