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エッジデバイス
Amazon SageMaker Neo は、一般的な機械学習フレームワークのコンパイルサポートを提供します。Raspberry Pi 3、Texas Instruments の Sitara、Jetson TX1 など、Neo コンパイル済みのエッジデバイスをデプロイできます。サポートされているフレームワークとエッジデバイスの完全なリストについては、「サポートされているフレームワーク、デバイス、システム、アーキテクチャ」を参照してください。
エッジデバイスが AWS サービスを使用できるように設定する必要があります。これを行う方法の 1 つは、DLR と Boto3 をデバイスにインストールすることです。これを行うには、認証情報を設定する必要があります。詳細については、「Boto3 AWS Configuration
初めてのユーザーには、「ご利用開始にあたって」のガイドを参照することをお勧めします。このガイドでは、認証情報の設定、モデルのコンパイル、Raspberry Pi 3 へのモデルのデプロイ、イメージで推論を行う方法を実際的に説明しています。