AWS IoT Greengrass Version 2 コアデバイスのセットアップ

デバイスをセットアップするには

1. 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。

   1. 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。

   2. 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:

        1. 「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。

        2. 「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。

        3. 「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。

        1. 「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。

        2. 「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。

        3. 「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。

2. 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。

3. 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。

4. 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

5. 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

6. (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)