기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
# 기계 학습 구성 요소
AWS IoT Greengrass 는 Amazon SageMaker AI로 훈련된 모델 또는 Amazon S3에 저장된 사전 훈련된 자체 모델을 사용하여 기계 [학습 추론을 수행하기 위해 지원되는 디바이스에 배포할 수 있는 다음과 같은 기계](perform-machine-learning-inference.md) 학습 구성 요소를 제공합니다.
AWS 는 다음과 같은 기계 학습 구성 요소 범주를 제공합니다.
+ **모델 구성 요소** - 기계 학습 모델을 Greengrass 아티팩트로 포함합니다.
+ **런타임 구성 요소** - Greengrass 코어 디바이스에서 기계 학습 프레임워크 및 그 종속성을 설치하는 스크립트를 포함합니다.
+ **추론 구성 요소** - 추론 코드를 포함하고 기계 학습 프레임워크를 설치하고 사전 훈련된 기계 학습 모델을 다운로드하기 위한 구성 요소 종속성을 포함합니다.
AWS제공 기계 학습 구성 요소에서 샘플 추론 코드와 사전 훈련된 모델을 사용하여 DLR 및 TensorFlow Lite를 사용하여 이미지 분류 및 객체 감지를 수행할 수 있습니다. Amazon S3에 저장된 자체 모델을 사용하여 사용자 지정 기계 학습 추론을 수행하거나 다른 기계 학습 프레임워크를 사용하려면 이러한 퍼블릭 구성 요소의 레시피를 템플릿으로 사용하여 사용자 지정 기계 학습 구성 요소를 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 [기계 학습 구성 요소 사용자 지정](ml-customization.md) 단원을 참조하십시오.
AWS IoT Greengrass 에는 Greengrass 코어 디바이스에서 SageMaker AI Edge Manager 에이전트의 설치 및 수명 주기를 관리하는 AWS제공 구성 요소도 포함되어 있습니다. SageMaker AI Edge Manager를 사용하는 경우 코어 디바이스에서 Amazon SageMaker AI Neo 컴파일 모델을 직접 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Greengrass 코어 디바이스에서 Amazon SageMaker AI Edge Manager 사용](use-sagemaker-edge-manager.md) 단원을 참조하십시오.
다음 표에는에서 사용할 수 있는 기계 학습 구성 요소가 나열되어 있습니다 AWS IoT Greengrass.
**참고**
여러 AWS제공 구성 요소는 Greengrass nucleus의 특정 마이너 버전에 따라 달라집니다. 이 종속성 때문에 Greengrass nucleus를 새로운 마이너 버전으로 업데이트할 때 이러한 구성 요소를 업데이트해야 합니다. 각 구성 요소가 달라지는 특정 nucleus 버전에 대한 내용은 해당 구성 요소 주제를 참조하세요. nucleus 업데이트에 대한 자세한 내용은 [AWS IoT Greengrass 코어 소프트웨어(OTA) 업데이트](update-greengrass-core-v2.md) 섹션을 참조하세요.
구성 요소에 일반 및 Lambda 구성 요소 유형이 둘 다 있으면 구성 요소의 현재 버전은 일반 유형이고 구성 요소의 이전 버전은 Lambda 유형입니다.
| 구성 요소 | 설명 | [구성 요소 유형](develop-greengrass-components.md#component-types) | 지원되는 OS | [오픈 소스](open-source.md) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [SageMaker AI Edge Manager](sagemaker-edge-manager-component.md) | Greengrass 코어 디바이스에 Amazon SageMaker AI Edge Manager 에이전트를 배포합니다. | 일반 | Linux, Windows | 아니요 |
| [DLR 이미지 분류](dlr-image-classification-component.md) | DLR 이미지 분류 모델 저장소와 DLR 런타임 구성 요소를 종속성으로 사용하여 DLR을 설치하고, 샘플 이미지 분류 모델을 다운로드하고, 지원되는 디바이스에서 이미지 분류 추론을 수행하는 추론 구성 요소입니다. | 일반 | Linux, Windows | 아니요 |
| [DLR 객체 감지](dlr-object-detection-component.md) | DLR 객체 감지 모델 저장소와 DLR 런타임 구성 요소를 종속성으로 사용하여 DLR을 설치하고, 샘플 객체 감지 모델을 다운로드하고, 지원되는 디바이스에서 객체 감지 추론을 수행하는 추론 구성 요소입니다. | 일반 | Linux, Windows | 아니요 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 샘플 ResNet-50 이미지 분류 모델을 Greengrass 아티팩트로 포함하는 모델 구성 요소입니다. | 일반 | Linux, Windows | 아니요 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 샘플 YOLOv3 객체 감지 모델을 Greengrass 아티팩트로 포함하는 모델 구성 요소입니다. | 일반 | Linux, Windows | 아니요 |
| [DLR 런타임](dlr-component.md) | Greengrass 코어 디바이스에 DLR 및 해당 종속성을 설치하는 데 사용되는 설치 스크립트를 포함하는 런타임 구성 요소입니다. | 일반 | Linux, Windows | 아니요 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류](tensorflow-lite-image-classification-component.md) | TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소와 TensorFlow Lite 런타임 구성 요소를 종속성으로 사용하여 TensorFlow Lite를 설치하고, 샘플 이미지 분류 모델을 다운로드하고, 지원되는 디바이스에서 이미지 분류 추론을 수행하는 추론 구성 요소입니다. | 일반 | Linux, Windows | 아니요 |
| [TensorFlow Lite 객체 감지](tensorflow-lite-object-detection-component.md) | TensorFlow Lite 객체 감지 모델 저장소와 TensorFlow Lite 런타임 구성 요소를 종속성으로 사용하여 TensorFlow Lite를 설치하고, 샘플 객체 감지 모델을 다운로드하고, 지원되는 디바이스에서 객체 감지 추론을 수행하는 추론 구성 요소입니다. | 일반 | Linux, Windows | 아니요 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | 샘플 MobileNet v1 모델을 Greengrass 아티팩트로 포함하는 모델 구성 요소입니다. | 일반 | Linux, Windows | 아니요 |
| [TensorFlow Lite 객체 감지 모델 저장소](tensorflow-lite-object-detection-model-store-component.md) | 샘플 SSD(Single Shot Detection) MobileNet 모델을 Greengrass 아티팩트로 포함하는 모델 구성 요소입니다. | 일반 | Linux, Windows | 아니요 |
| [TensorFlow Lite 런타임](tensorflow-lite-component.md) | Greengrass 코어 디바이스에 TensorFlow Lite 및 해당 종속성을 설치하는 데 사용되는 설치 스크립트를 포함하는 런타임 구성 요소입니다. | 일반 | Linux, Windows | 아니요 |
# SageMaker AI Edge Manager
**중요**
SageMaker AI Edge Manager는 2024년 4월 26일에 중단되었습니다. 엣지 디바이스에 모델을 계속 배포하는 방법에 대한 자세한 내용은 [SageMaker AI Edge Manager 수명 종료](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/edge-eol.html)를 참조하세요.
Amazon SageMaker AI Edge Manager 구성 요소(`aws.greengrass.SageMakerEdgeManager`)는 SageMaker AI Edge Manager 에이전트 바이너리를 설치합니다.
SageMaker AI Edge Manager는 엣지 디바이스에 대한 모델 관리 기능을 제공하므로 엣지 디바이스 플릿에서 기계 학습 모델을 최적화, 보호, 모니터링, 유지 관리할 수 있습니다. SageMaker AI Edge Manager 구성 요소는 코어 디바이스에 SageMaker AI Edge Manager 에이전트의 수명 주기를 설치하고 관리합니다. 또한 SageMaker AI Edge Manager를 사용하여 Greengrass 코어 디바이스에서 SageMaker AI Neo 컴파일 모델을 모델 구성 요소로 패키징하고 사용할 수 있습니다. 코어 디바이스에서 SageMaker AI Edge Manager 에이전트를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Greengrass 코어 디바이스에서 Amazon SageMaker AI Edge Manager 사용](use-sagemaker-edge-manager.md) 섹션을 참조하세요.
SageMaker AI Edge Manager 구성 요소 v1.3.x는 Edge Manager 에이전트 바이너리 v1.20220822.836f3023을 설치합니다. Edge Manager 에이전트 바이너리 버전에 대한 자세한 내용은 [Edge Manager 에이전트](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/edge-device-fleet-about)를 참조하세요.
**참고**
SageMaker AI Edge Manager 구성 요소는 AWS 리전다음에서만 사용할 수 있습니다.
미국 동부(오하이오)
미국 동부(버지니아 북부)
미국 서부(오리건)
EU(프랑크푸르트)
EU(아일랜드)
아시아 태평양(도쿄)
**Topics**
+ [버전](#sagemaker-edge-manager-component-versions)
+ [유형](#sagemaker-edge-manager-component-type)
+ [운영 체제](#sagemaker-edge-manager-component-os-support)
+ [요구 사항](#sagemaker-edge-manager-component-requirements)
+ [종속성](#sagemaker-edge-manager-component-dependencies)
+ [구성](#sagemaker-edge-manager-component-configuration)
+ [로컬 로그 파일](#sagemaker-edge-manager-component-log-file)
+ [Changelog](#sagemaker-edge-manager-component-changelog)
## 버전
이 구성 요소에는 다음과 같은 버전이 있습니다.
+ 1.3.x
+ 1.2.x
+ 1.1.x
+ 1.0.x
## 유형
이 구성 요소는 일반 구성 요소(`aws.greengrass.generic`)입니다. [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md)는 구성 요소의 수명 주기 스크립트를 실행합니다.
자세한 내용은 [구성 요소 유형](develop-greengrass-components.md#component-types) 단원을 참조하십시오.
## 운영 체제
이 구성 요소는 다음 운영 체제를 실행하는 코어 디바이스에 설치할 수 있습니다.
+ Linux
+ Windows
## 요구 사항
이 구성 요소에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
+ Amazon Linux 2, Debian 기반 Linux 플랫폼(x86\$164 또는 Armv8) 또는 Windows(x86\$164)에서 실행되는 Greengrass 코어 디바이스. 없으면 [자습서: AWS IoT Greengrass V2 시작하기](getting-started.md) 섹션을 참조하세요.
+ [Python](https://www.python.org/downloads/) 3.6 이상(사용하는 Python 버전에 대한 `pip` 포함)이 코어 디바이스에 설치되어 있어야 합니다.
+ 다음과 같이 구성된 [Greengrass 디바이스 역할](device-service-role.md):
+ 다음 IAM 정책 예제와 같이 `credentials.iot.amazonaws.com` 및 `sagemaker.amazonaws.com`에서 역할을 수임하도록 허용하는 신뢰 관계.
```
{
"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"
}
]
}
```
+ [AmazonSageMakerEdgeDeviceFleetPolicy](https://console.aws.amazon.com/iam/home#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AmazonSageMakerEdgeDeviceFleetPolicy) IAM 관리형 정책.
+ 다음 IAM 정책 예제와 같은 `s3:PutObject` 작업.
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Action": [
"s3:PutObject"
],
"Resource": [
"*"
],
"Effect": "Allow"
}
]
}
```
+ Greengrass 코어 디바이스 AWS 리전 와 동일한 AWS 계정 및에서 생성된 Amazon S3 버킷입니다. SageMaker AI Edge Manager에는 엣지 디바이스 플릿을 생성하고 디바이스에서 추론을 실행하지 않는 샘플 데이터를 저장하기 위한 S3 버킷이 필요합니다. S3 버킷 생성에 대한 자세한 내용은 [Amazon S3 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/GetStartedWithS3.html)를 참조하세요.
+ Greengrass 코어 디바이스와 동일한 AWS IoT 역할 별칭을 사용하는 SageMaker AI 엣지 디바이스 플릿입니다. 자세한 내용은 [엣지 디바이스 플릿 생성](get-started-with-edge-manager-on-greengrass.md#create-edge-device-fleet-for-greengrass) 단원을 참조하십시오.
+ SageMaker AI Edge 디바이스 플릿에 엣지 디바이스로 등록된 Greengrass 코어 디바이스. 엣지 디바이스 이름은 코어 디바이스의 AWS IoT 사물 이름과 일치해야 합니다. 자세한 내용은 [Greengrass 코어 디바이스 등록](get-started-with-edge-manager-on-greengrass.md#register-greengrass-core-device-in-sme) 단원을 참조하십시오.
### 엔드포인트 및 포트
이 구성 요소는 기본 작업에 필요한 엔드포인트 및 포트 외에 다음 엔드포인트 및 포트에 대한 아웃바운드 요청도 수행할 수 있어야 합니다. 자세한 내용은 [프록시 또는 방화벽을 통해 디바이스 트래픽 허용](allow-device-traffic.md) 단원을 참조하십시오.
| 엔드포인트 | Port | 필수 | 설명 |
| --- | --- | --- | --- |
| `edge.sagemaker.region.amazonaws.com` | 443 | 예 | 디바이스 등록 상태를 확인하고 지표를 SageMaker AI로 전송합니다. |
| `*.s3.amazonaws.com` | 443 | 예 | 지정한 S3 버킷에 캡처 데이터를 업로드합니다. `*`를 데이터를 업로드하는 각 버킷의 이름으로 바꿀 수 있습니다. |
## 종속성
구성 요소를 배포할 때는 호환되는 버전의 종속성 AWS IoT Greengrass 도 배포합니다. 즉, 구성 요소를 성공적으로 배포하려면 구성 요소 및 모든 해당 종속성에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다. 이 섹션에는 이 구성 요소의 [릴리스된 버전](#sagemaker-edge-manager-component-changelog)에 대한 종속성과 각 종속성에 대한 구성 요소 버전을 정의하는 의미 체계 버전 제약 조건이 나열되어 있습니다. [AWS IoT Greengrass 콘솔](https://console.aws.amazon.com//greengrass)에서도 각 구성 요소 버전에 대한 종속성을 볼 수 있습니다. 구성 요소 세부 정보 페이지에서 **종속성** 목록을 찾습니다.
------
#### [ 1.3.5 and 1.3.6 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.3.5 및 1.3.6에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | 소프트 |
| [토큰 교환 서비스](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | 하드 |
------
#### [ 1.3.4 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.3.4에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | 소프트 |
| [토큰 교환 서비스](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | 하드 |
------
#### [ 1.3.3 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.3.3에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | 소프트 |
| [토큰 교환 서비스](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | 하드 |
------
#### [ 1.3.2 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.3.2에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | 소프트 |
| [토큰 교환 서비스](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | 하드 |
------
#### [ 1.3.1 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.3.1에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | 소프트 |
| [토큰 교환 서비스](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | 하드 |
------
#### [ 1.1.1 - 1.3.0 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.1.1\$11.3.0에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | 소프트 |
| [토큰 교환 서비스](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | 하드 |
------
#### [ 1.1.0 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.1.0에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | 소프트 |
| [토큰 교환 서비스](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | 하드 |
------
#### [ 1.0.3 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.0.3에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | 소프트 |
| [토큰 교환 서비스](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | 하드 |
------
#### [ 1.0.1 and 1.0.2 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.0.1 및 1.0.2에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | 소프트 |
| [토큰 교환 서비스](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | 하드 |
------
#### [ 1.0.0 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.0.0에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | 소프트 |
| [토큰 교환 서비스](token-exchange-service-component.md) | >=0.0.0 | 하드 |
------
구성 요소 종속성에 대한 자세한 내용은 [구성 요소 레시피 참조](component-recipe-reference.md#recipe-reference-component-dependencies)를 참조하세요.
## 구성
이 구성 요소는 구성 요소를 배포할 때 사용자 지정할 수 있는 다음 구성 파라미터를 제공합니다.
**참고**
이 섹션에서는 구성 요소에서 설정하는 구성 파라미터에 대해 설명합니다. 해당 SageMaker AI Edge Manager 구성에 대한 자세한 내용은 *Amazon SageMaker AI 개발자 안내서*의 [Edge Manager 에이전트](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/edge-device-fleet-about.html#edge-device-fleet-running-agent)를 참조하세요.
`DeviceFleetName`
Greengrass 코어 디바이스를 포함한 SageMaker AI Edge Manager 디바이스 플릿의 이름입니다.
이 구성 요소를 배포하는 경우 구성 업데이트에서 이 파라미터의 값을 지정해야 합니다.
`BucketName`
캡처된 추론 데이터를 업로드하는 S3 버킷의 이름. 버킷 이름이 `sagemaker` 문자열을 포함해야 합니다.
`CaptureDataDestination`을 `Cloud`로 설정하거나 `CaptureDataPeriodicUpload`를 `true`로 설정했다면 이 구성 요소를 배포하는 경우 구성 업데이트에서 이 파라미터의 값을 지정해야 합니다.
캡처 데이터는 향후 분석을 위해 추론 입력, 추론 결과, 추가 추론 데이터를 S3 버킷 또는 로컬 디렉터리에 업로드하는 데 사용하는 SageMaker AI 기능입니다. SageMaker AI Edge Manager에서 캡처 데이터를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 *Amazon SageMaker AI 개발자 안내서*의 [모델 관리](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/edge-manage-model.html#edge-manage-model-capturedata)를 참조하세요.
`CaptureDataBatchSize`
(선택 사항) 에이전트가 처리하는 캡처 데이터 요청의 배치 크기. 이 값은 `CaptureDataBufferSize`에서 지정한 버퍼 크기보다 작아야 합니다. 버퍼 크기의 절반을 초과하지 않는 것이 좋습니다.
에이전트는 버퍼에 있는 요청의 수가 `CaptureDataBatchSize` 수를 충족하거나 `CaptureDataPushPeriodSeconds` 간격이 경과하는 경우 둘 중 먼저 발생하는 요청 배치를 처리합니다.
기본값: `10`
`CaptureDataBufferSize`
(선택 사항) 버퍼에 저장된 캡처 데이터 요청의 최대 수.
기본값: `30`
`CaptureDataDestination`
(선택 사항) 캡처된 데이터를 저장하는 대상. 이 파라미터의 값은 다음과 같을 수 있습니다.
+ `Cloud` - `BucketName`에서 지정한 S3 버킷에 캡처된 데이터를 업로드합니다.
+ `Disk` - 캡처된 데이터를 구성 요소의 작업 디렉터리에 씁니다.
또한 `Disk`를 지정하는 경우 `CaptureDataPeriodicUpload`를 `true`로 설정하여 캡처된 데이터를 S3 버킷에 주기적으로 업로드하도록 선택할 수도 있습니다.
기본값: `Cloud`
`CaptureDataPeriodicUpload`
(선택 사항) 캡처된 데이터를 주기적으로 업로드할지 여부를 지정하는 문자열 값. 지원되는 값은 `true` 및 `false`입니다.
`CaptureDataDestination`을 `Disk`로 설정했고 에이전트가 캡처된 데이터를 S3 버킷에 주기적으로 업로드하도록 하려는 경우 이 파라미터를 `true`로 설정합니다.
기본값: `false`
`CaptureDataPeriodicUploadPeriodSeconds`
(선택 사항) SageMaker AI Edge Manager 에이전트가 캡처된 데이터를 S3 버킷에 업로드하는 간격(초). `CaptureDataPeriodicUpload`를 `true`로 설정한 경우 이 파라미터를 사용합니다.
기본값: `8`
`CaptureDataPushPeriodSeconds`
(선택 사항) SageMaker AI Edge Manager 에이전트가 버퍼에서 캡처 데이터 요청의 배치를 처리하는 간격(초).
에이전트는 버퍼에 있는 요청의 수가 `CaptureDataBatchSize` 수를 충족하거나 `CaptureDataPushPeriodSeconds` 간격이 경과하는 경우 둘 중 먼저 발생하는 요청 배치를 처리합니다.
기본값: `4`
`CaptureDataBase64EmbedLimit`
(선택 사항) SageMaker AI Edge Manager 에이전트가 업로드하는 캡처된 데이터의 최대 크기(바이트).
기본값: `3072`
`FolderPrefix`
(선택 사항) 에이전트가 캡처된 데이터를 쓰는 폴더의 이름. `CaptureDataDestination`을 `Disk`로 설정하는 경우 에이전트는 `CaptureDataDiskPath`에서 지정한 디렉터리에 폴더를 생성합니다. `CaptureDataDestination`을 `Cloud`로 설정하거나 `CaptureDataPeriodicUpload`를 `true`로 설정한 경우 에이전트가 S3 버킷에 폴더를 생성합니다.
기본값: `sme-capture`
`CaptureDataDiskPath`
이 기능은 SageMaker AI Edge Manager 구성 요소의 v1.1.0 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.
(선택 사항) 에이전트가 캡처된 데이터 폴더를 생성하는 폴더의 경로. `CaptureDataDestination`을 `Disk`로 설정하는 경우 에이전트가 이 디렉터리에 캡처된 데이터 폴더를 생성합니다. 이 값을 지정하지 않으면 에이전트가 구성 요소의 작업 디렉터리에 캡처된 데이터 폴더를 생성합니다. `FolderPrefix` 파라미터를 사용하여 캡처된 데이터 폴더의 이름을 지정합니다.
기본값: `/greengrass/v2/work/aws.greengrass.SageMakerEdgeManager/capture`
`LocalDataRootPath`
이 기능은 SageMaker AI Edge Manager 구성 요소의 v1.2.0 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.
(선택 사항) 이 구성 요소가 코어 디바이스에 다음 데이터를 저장하는 경로:
+ `DbEnable`을 `true`로 설정하는 경우 런타임 데이터에 대한 로컬 데이터베이스.
+ `DeploymentEnable`을 `true`로 설정하는 경우 이 구성 요소가 자동으로 다운로드하는 SageMaker AI Neo 컴파일 모델.
기본값: `/greengrass/v2/work/aws.greengrass.SageMakerEdgeManager`
`DbEnable`
(선택 사항) 이 구성 요소를 활성화하면 구성 요소가 실패하거나 디바이스 전원이 꺼지는 경우를 대비하여 로컬 데이터베이스에 런타임 데이터를 저장하여 데이터를 보존할 수 있습니다.
이 데이터베이스에는 코어 디바이스의 파일 시스템에 5MB의 스토리지가 필요합니다.
기본값: `false`
`DeploymentEnable`
이 기능은 SageMaker AI Edge Manager 구성 요소의 v1.2.0 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.
(선택 사항) 이 구성 요소를 활성화하여 Amazon S3에 업로드한 모델에서 SageMaker AI Neo 컴파일 모델을 자동으로 검색할 수 있습니다. Amazon S3에 새로운 모델을 업로드한 후 SageMaker AI Studio 또는 SageMaker AI API를 사용하여 이 코어 디바이스에 새로운 모델을 배포합니다. 이 기능을 활성화하면 AWS IoT Greengrass 배포를 생성할 필요 없이 코어 디바이스에 새로운 모델을 배포할 수 있습니다.
이 기능을 사용하려면 `DbEnable`을 `true`로 설정해야 합니다. 이 기능은 로컬 데이터베이스를 사용하여 AWS 클라우드에서 검색하는 모델을 추적합니다.
기본값: `false`
`DeploymentPollInterval`
이 기능은 SageMaker AI Edge Manager 구성 요소의 v1.2.0 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.
(선택 사항) 이 구성 요소가 다운로드할 새로운 모델을 확인하는 데 걸리는 시간(분). 이 옵션은 `DeploymentEnable`을 `true`로 설정하는 경우 적용됩니다.
기본값: `1440`(1일)
`DLRBackendOptions`
이 기능은 SageMaker AI Edge Manager 구성 요소의 v1.2.0 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.
(선택 사항) 이 구성 요소가 사용하는 DLR 런타임에서 설정할 DLR 런타임 플래그. 다음 플래그를 설정할 수 있습니다.
+ `TVM_TENSORRT_CACHE_DIR` – TensorRT 모델 캐싱을 활성화합니다. 읽기/쓰기 권한이 있는 기존 폴더의 절대 경로를 지정합니다.
+ `TVM_TENSORRT_CACHE_DISK_SIZE_MB` – TensorRT 모델 캐시 폴더의 상한을 할당합니다. 디렉터리 크기가 이 제한을 초과하여 커지면 가장 적게 사용되는 캐시된 엔진이 삭제됩니다. 기본값은 512MB입니다.
예를 들어 이 파라미터를 다음 값으로 설정하여 TensorRT 모델 캐싱을 활성화하고 캐시 크기를 800MB로 제한할 수 있습니다.
```
TVM_TENSORRT_CACHE_DIR=/data/secured_folder/trt/cache; TVM_TENSORRT_CACHE_DISK_SIZE_MB=800
```
`SagemakerEdgeLogVerbose`
(선택 사항) 디버그 로깅을 활성화할지 여부를 지정하는 문자열 값. 지원되는 값은 `true` 및 `false`입니다.
기본값: `false`
`UnixSocketName`
(선택 사항) 코어 디바이스에서의 SageMaker AI Edge Manager 소켓 파일 설명자의 위치.
기본값: `/tmp/aws.greengrass.SageMakerEdgeManager.sock`
**Example 예: 구성 병합 업데이트**
다음 예제 구성은 코어 디바이스가 *MyEdgeDeviceFleet*의 일부이고 에이전트가 캡처 데이터를 디바이스와 S3 버킷 모두에 쓰도록 지정합니다. 이 구성은 디버그 로깅도 활성화합니다.
```
{
"DeviceFleetName": "MyEdgeDeviceFleet",
"BucketName": "amzn-s3-demo-bucket",
"CaptureDataDestination": "Disk",
"CaptureDataPeriodicUpload": "true",
"SagemakerEdgeLogVerbose": "true"
}
```
## 로컬 로그 파일
이 구성 요소는 다음 로그 파일을 사용합니다.
------
#### [ Linux ]
```
/greengrass/v2/logs/aws.greengrass.SageMakerEdgeManager.log
```
------
#### [ Windows ]
```
C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.SageMakerEdgeManager.log
```
------
**이 구성 요소의 로그를 보려면**
+ 코어 디바이스에서 다음 명령을 실행하여 실시간으로 이 구성 요소의 로그 파일을 봅니다. `/greengrass/v2` 또는 *C:\$1greengrass\$1v2*를 AWS IoT Greengrass 루트 폴더의 경로로 바꿉니다.
------
#### [ 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
다음 표에는 각 구성 요소 버전의 변경 사항이 설명되어 있습니다.
| **버전** | **변경 사항** |
| --- | --- |
| 1.3.6 | Greengrass nucleus 2.12.5 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.3.5 | Greengrass nucleus 버전 2.12.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.3.4 | Greengrass nucleus 버전 2.11.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.3.3 | Greengrass nucleus 버전 2.10.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.3.2 | Greengrass nucleus 버전 2.9.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.3.1 | Greengrass nucleus 버전 2.8.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.3.0 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/sagemaker-edge-manager-component.html) |
| 1.2.0 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/sagemaker-edge-manager-component.html) |
| 1.1.1 | Greengrass nucleus 버전 2.7.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.1.0 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/sagemaker-edge-manager-component.html) |
| 1.0.3 | Greengrass nucleus 버전 2.4.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.0.2 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/sagemaker-edge-manager-component.html) |
| 1.0.1 | Greengrass nucleus 버전 2.3.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.0.0 | 초기 버전입니다. |
# DLR 이미지 분류
DLR 이미지 분류 구성 요소(`aws.greengrass.DLRImageClassification`)에는 [딥 러닝 런타임](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr)과 resnet-50 모델이 이미지 분류 추론 수행에 사용되는 샘플 추론 코드가 있습니다. 이 구성 요소에서는 DLR와 샘플 모델 다운로드에 변형 [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) 및 [DLR 런타임](dlr-component.md) 구성 요소가 종속성으로 사용됩니다.
사용자 지정 훈련된 DLR 모델과 함께 이 추론 구성 요소를 사용하려면 종속 모델 저장소 구성 요소의 [사용자 지정 버전을 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)합니다. 자체 사용자 지정 추론 코드를 사용하려면 이 구성 요소의 레시피를 템플릿으로 사용하여 [사용자 지정 추론 구성 요소를 생성](ml-customization.md#create-inference-component)할 수 있습니다.
**Topics**
+ [버전](#dlr-image-classification-component-versions)
+ [유형](#dlr-image-classification-component-type)
+ [운영 체제](#dlr-image-classification-component-os-support)
+ [요구 사항](#dlr-image-classification-component-requirements)
+ [종속성](#dlr-image-classification-component-dependencies)
+ [구성](#dlr-image-classification-component-configuration)
+ [로컬 로그 파일](#dlr-image-classification-component-log-file)
+ [Changelog](#dlr-image-classification-component-changelog)
## 버전
이 구성 요소에는 다음과 같은 버전이 있습니다.
+ 2.1.x
+ 2.0.x
## 유형
이 구성 요소는 일반 구성 요소(`aws.greengrass.generic`)입니다. [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md)는 구성 요소의 수명 주기 스크립트를 실행합니다.
자세한 내용은 [구성 요소 유형](develop-greengrass-components.md#component-types) 단원을 참조하십시오.
## 운영 체제
이 구성 요소는 다음 운영 체제를 실행하는 코어 디바이스에 설치할 수 있습니다.
+ Linux
+ Windows
## 요구 사항
이 구성 요소에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
+ Amazon Linux 2 또는 Ubuntu 18.04를 실행 중인 Greengrass 코어 디바이스의 경우 [GNU C 라이브러리](https://www.gnu.org/software/libc/)(glibc) 버전 2.27 이상이 디바이스에 설치되어 있어야 합니다.
+ Raspberry Pi와 같은 Armv7l 디바이스에는 디바이스에 OpenCV-Python에 대한 종속성이 설치되어 있어야 합니다. 다음 명령을 실행하여 종속성을 설치합니다.
```
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
```
+ Raspberry Pi OS Bullseye를 실행하는 Raspberry Pi 디바이스는 다음과 같은 요구 사항을 충족해야 합니다.
+ 디바이스에 NumPy 1.22.4 이상이 설치되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 이전 버전의 NumPy가 포함되어 있으므로 다음 명령을 실행하여 디바이스에서 NumPy를 업그레이드할 수 있습니다.
```
pip3 install --upgrade numpy
```
+ 디바이스에서 레거시 카메라 스택이 활성화되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 기본적으로 활성화되어 있지만 호환되지 않는 새 카메라 스택이 포함되어 있으므로 레거시 카메라 스택을 활성화해야 합니다.
**레거시 카메라 스택을 활성화하려면**
1. 다음 명령을 실행하여 Raspberry Pi 구성 도구를 엽니다.
```
sudo raspi-config
```
1. **인터페이스 옵션**을 선택합니다.
1. **레거시 카메라**를 선택하여 레거시 카메라 스택을 활성화합니다.
1. Raspberry Pi를 재부팅합니다.
## 종속성
구성 요소를 배포할 때는 호환되는 버전의 종속성 AWS IoT Greengrass 도 배포합니다. 즉, 구성 요소를 성공적으로 배포하려면 구성 요소 및 모든 해당 종속성에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다. 이 섹션에는 이 구성 요소의 [릴리스된 버전](#dlr-image-classification-component-changelog)에 대한 종속성과 각 종속성에 대한 구성 요소 버전을 정의하는 의미 체계 버전 제약 조건이 나열되어 있습니다. [AWS IoT Greengrass 콘솔](https://console.aws.amazon.com//greengrass)에서도 각 구성 요소 버전에 대한 종속성을 볼 수 있습니다. 구성 요소 세부 정보 페이지에서 **종속성** 목록을 찾습니다.
------
#### [ 2.1.13 and 2.1.14 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.13 및 2.1.14에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | 소프트 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.12 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.12에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | 소프트 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.11 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.11에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | 소프트 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.10 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.10에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | 소프트 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.9 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.9에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | 소프트 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.8 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.8에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | 소프트 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.7 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.7에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | 소프트 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.6 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.6에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | 소프트 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.4 - 2.1.5 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.4\$12.1.5에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | 소프트 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.3 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.3에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | 소프트 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.2 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.2에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | 소프트 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.1 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.1에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | 소프트 |
| [DLR 이미지 분류 모델 저장소](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.0.x ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.0.x에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | 2.0.0 이하 | 소프트 |
| DLR 이미지 분류 모델 저장소 | 2.0.0 이하 | 하드 |
| DLR | 1.3.0 이하 | 소프트 |
------
## 구성
이 구성 요소는 구성 요소를 배포할 때 사용자 지정할 수 있는 다음 구성 파라미터를 제공합니다.
------
#### [ 2.1.x ]
`accessControl`
(선택 사항) 구성 요소가 기본 알림 주제에 메시지를 게시할 수 있도록 허용하는 [권한 부여 정책](interprocess-communication.md#ipc-authorization-policies)이 있는 객체입니다.
기본값:
```
{
"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`
(선택 사항) 추론 결과를 게시하려는 주제입니다. 이 값을 수정하는 경우에는 사용자 지정 주제 이름과 일치하도록 `accessControl` 파라미터의 `resources` 값도 수정해야 합니다.
기본값: `ml/dlr/image-classification`
`Accelerator`
사용하려는 액셀러레이터입니다. 지원되는 값은 `cpu` 및 `gpu`입니다.
종속 모델 구성 요소의 샘플 모델은 CPU 액셀러레이션만 지원합니다. 다른 사용자 지정 모델에서 GPU 액셀러레이션을 사용하려면 [사용자 지정 모델 구성 요소를 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)하여 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의합니다.
기본값: `cpu`
`ImageDirectory`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽는 디바이스의 폴더 경로입니다. 이 값은 읽기/쓰기 액세스 권한이 있는 디바이스의 모든 위치로 수정할 수 있습니다.
기본값: `/greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/image_classification/sample_images/`
`UseCamera` 값을 `true`로 설정하는 경우 이 구성 파라미터는 무시됩니다.
`ImageName`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 예측하기 위한 입력으로 사용하는 이미지의 이름입니다. 구성 요소는 `ImageDirectory`에 지정된 폴더에서 이미지를 찾습니다. 기본적으로 구성 요소는 기본 이미지 디렉터리의 샘플 이미지를 사용합니다.는 `jpeg`, `jpg`, 및 이미지 형식을 AWS IoT Greengrass 지원합니다`png``npy`.
기본값: `cat.jpeg`
`UseCamera` 값을 `true`로 설정하는 경우 이 구성 파라미터는 무시됩니다.
`InferenceInterval`
(선택 사항) 추론 코드가 예측한 각 예측 사이의 시간(초)입니다. 샘플 추론 코드는 무기한으로 실행되며 지정된 시간 간격으로 예측을 반복합니다. 예를 들어 카메라로 촬영한 이미지를 실시간 예측에 사용하려는 경우 이 간격을 더 짧게 변경할 수 있습니다.
기본값: `3600`
`ModelResourceKey`
(선택 사항) 종속 퍼블릭 모델 구성 요소에 사용되는 모델입니다. 사용자 지정 구성 요소로 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의하는 경우에만 이 파라미터를 수정합니다.
기본값:
```
{
"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`
(선택 사항) Greengrass 코어 디바이스에 연결된 카메라의 이미지를 사용할지 여부를 정의하는 문자열 값입니다. 지원되는 값은 `true` 및 `false`입니다.
이 값을 `true`로 설정하면 샘플 추론 코드가 디바이스의 카메라에 액세스하여 캡처된 이미지에서 로컬로 추론을 실행합니다. `ImageName` 및 `ImageDirectory` 파라미터의 값은 무시됩니다. 이 구성 요소를 실행하는 사용자에게 카메라가 촬영한 이미지를 저장하는 위치에 대한 읽기/쓰기 액세스 권한이 있는지 확인합니다.
기본값: `false`
이 구성 요소의 레시피를 보면 기본 구성에는 `UseCamera` 구성 파라미터가 표시되지 않습니다. 그러나 구성 요소를 배포하는 경우 [구성 병합 업데이트](update-component-configurations.md)에서 이 파라미터의 값을 수정할 수 있습니다.
`UseCamera`를 `true`로 설정하면 추론 구성 요소가 런타임 구성 요소에 의해 생성된 가상 환경에서 카메라에 액세스할 수 있도록 심볼릭 링크도 생성해야 합니다. 샘플 추론 구성 요소와 함께 카메라를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [구성 요소 구성 업데이트](ml-tutorial-image-classification-camera.md) 섹션을 참조하세요.
------
#### [ 2.0.x ]
`MLRootPath`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽고 추론 결과를 쓰는 Linux 코어 디바이스의 폴더 경로입니다. 이 값은 해당 구성 요소를 실행하는 사용자에게 읽기/쓰기 권한이 있는 디바이스의 모든 위치로 수정할 수 있습니다.
기본값: `/greengrass/v2/work/variant.DLR/greengrass_ml`
기본값: `/greengrass/v2/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml`
`Accelerator`
사용하려는 액셀러레이터입니다. 지원되는 값은 `cpu` 및 `gpu`입니다.
종속 모델 구성 요소의 샘플 모델은 CPU 액셀러레이션만 지원합니다. 다른 사용자 지정 모델에서 GPU 액셀러레이션을 사용하려면 [사용자 지정 모델 구성 요소를 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)하여 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의합니다.
기본값: `cpu`
`ImageName`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 예측하기 위한 입력으로 사용하는 이미지의 이름입니다. 구성 요소는 `ImageDirectory`에 지정된 폴더에서 이미지를 찾습니다. 기본 위치는 입니다`MLRootPath/images`.는 `jpeg`, `jpg`, 및 이미지 형식을 AWS IoT Greengrass 지원합니다`png``npy`.
기본값: `cat.jpeg`
`InferenceInterval`
(선택 사항) 추론 코드가 예측한 각 예측 사이의 시간(초)입니다. 샘플 추론 코드는 무기한으로 실행되며 지정된 시간 간격으로 예측을 반복합니다. 예를 들어 카메라로 촬영한 이미지를 실시간 예측에 사용하려는 경우 이 간격을 더 짧게 변경할 수 있습니다.
기본값: `3600`
`ModelResourceKey`
(선택 사항) 종속 퍼블릭 모델 구성 요소에 사용되는 모델입니다. 사용자 지정 구성 요소로 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의하는 경우에만 이 파라미터를 수정합니다.
기본값:
```
armv7l: "DLR-resnet50-armv7l-cpu-ImageClassification"
x86_64: "DLR-resnet50-x86_64-cpu-ImageClassification"
```
------
## 로컬 로그 파일
이 구성 요소는 다음 로그 파일을 사용합니다.
------
#### [ Linux ]
```
/greengrass/v2/logs/aws.greengrass.DLRImageClassification.log
```
------
#### [ Windows ]
```
C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.DLRImageClassification.log
```
------
**이 구성 요소의 로그를 보려면**
+ 코어 디바이스에서 다음 명령을 실행하여 실시간으로 이 구성 요소의 로그 파일을 봅니다. `/greengrass/v2` 또는 *C:\$1greengrass\$1v2*를 AWS IoT Greengrass 루트 폴더의 경로로 바꿉니다.
------
#### [ 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
다음 표에는 각 구성 요소 버전의 변경 사항이 설명되어 있습니다.
| **버전** | **변경 사항** |
| --- | --- |
| 2.1.14 | Greengrass nucleus 2.12.5 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.13 | Greengrass nucleus 버전 2.12.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.12 | Greengrass nucleus 버전 2.11.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.11 | Greengrass nucleus 버전 2.10.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.10 | Greengrass nucleus 버전 2.9.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.9 | Greengrass nucleus 버전 2.8.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.8 | Greengrass nucleus 버전 2.7.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.7 | Greengrass nucleus 버전 2.6.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.6 | Greengrass nucleus 버전 2.5.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.5 | 구성 요소가 모두 릴리스되었습니다 AWS 리전. |
| 2.1.4 | Greengrass nucleus 버전 2.4.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. 유럽(런던)(`eu-west-2`)에서는 이 버전을 사용할 수 없습니다. |
| 2.1.3 | Greengrass nucleus 버전 2.3.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.2 | Greengrass nucleus 버전 2.2.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/dlr-image-classification-component.html) |
| 2.0.4 | 초기 버전입니다. |
# DLR 객체 감지
DLR 객체 감지 구성 요소(`aws.greengrass.DLRObjectDetection`)에는 [딥 러닝 런타임](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr) 및 샘플 사전 훈련된 모델을 사용하여 객체 감지 추론을 수행하는 샘플 추론 코드가 있습니다. 이 구성 요소에서는 DLR와 샘플 모델 다운로드에 변형 [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) 및 [DLR 런타임](dlr-component.md) 구성 요소가 종속성으로 사용됩니다.
사용자 지정 훈련된 DLR 모델과 함께 이 추론 구성 요소를 사용하려면 종속 모델 저장소 구성 요소의 [사용자 지정 버전을 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)합니다. 자체 사용자 지정 추론 코드를 사용하려면 이 구성 요소의 레시피를 템플릿으로 사용하여 [사용자 지정 추론 구성 요소를 생성](ml-customization.md#create-inference-component)할 수 있습니다.
**Topics**
+ [버전](#dlr-object-detection-component-versions)
+ [유형](#dlr-object-detection-component-type)
+ [운영 체제](#dlr-object-detection-component-os-support)
+ [요구 사항](#dlr-object-detection-component-requirements)
+ [종속성](#dlr-object-detection-component-dependencies)
+ [구성](#dlr-object-detection-component-configuration)
+ [로컬 로그 파일](#dlr-object-detection-component-log-file)
+ [Changelog](#dlr-object-detection-component-changelog)
## 버전
이 구성 요소에는 다음과 같은 버전이 있습니다.
+ 2.1.x
+ 2.0.x
## 유형
이 구성 요소는 일반 구성 요소(`aws.greengrass.generic`)입니다. [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md)는 구성 요소의 수명 주기 스크립트를 실행합니다.
자세한 내용은 [구성 요소 유형](develop-greengrass-components.md#component-types) 단원을 참조하십시오.
## 운영 체제
이 구성 요소는 다음 운영 체제를 실행하는 코어 디바이스에 설치할 수 있습니다.
+ Linux
+ Windows
## 요구 사항
이 구성 요소에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
+ Amazon Linux 2 또는 Ubuntu 18.04를 실행 중인 Greengrass 코어 디바이스의 경우 [GNU C 라이브러리](https://www.gnu.org/software/libc/)(glibc) 버전 2.27 이상이 디바이스에 설치되어 있어야 합니다.
+ Raspberry Pi와 같은 Armv7l 디바이스에는 디바이스에 OpenCV-Python에 대한 종속성이 설치되어 있어야 합니다. 다음 명령을 실행하여 종속성을 설치합니다.
```
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
```
+ Raspberry Pi OS Bullseye를 실행하는 Raspberry Pi 디바이스는 다음과 같은 요구 사항을 충족해야 합니다.
+ 디바이스에 NumPy 1.22.4 이상이 설치되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 이전 버전의 NumPy가 포함되어 있으므로 다음 명령을 실행하여 디바이스에서 NumPy를 업그레이드할 수 있습니다.
```
pip3 install --upgrade numpy
```
+ 디바이스에서 레거시 카메라 스택이 활성화되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 기본적으로 활성화되어 있지만 호환되지 않는 새 카메라 스택이 포함되어 있으므로 레거시 카메라 스택을 활성화해야 합니다.
**레거시 카메라 스택을 활성화하려면**
1. 다음 명령을 실행하여 Raspberry Pi 구성 도구를 엽니다.
```
sudo raspi-config
```
1. **인터페이스 옵션**을 선택합니다.
1. **레거시 카메라**를 선택하여 레거시 카메라 스택을 활성화합니다.
1. Raspberry Pi를 재부팅합니다.
## 종속성
구성 요소를 배포할 때는 호환되는 버전의 종속성 AWS IoT Greengrass 도 배포합니다. 즉, 구성 요소를 성공적으로 배포하려면 구성 요소 및 모든 해당 종속성에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다. 이 섹션에는 이 구성 요소의 [릴리스된 버전](#dlr-object-detection-component-changelog)에 대한 종속성과 각 종속성에 대한 구성 요소 버전을 정의하는 의미 체계 버전 제약 조건이 나열되어 있습니다. [AWS IoT Greengrass 콘솔](https://console.aws.amazon.com//greengrass)에서도 각 구성 요소 버전에 대한 종속성을 볼 수 있습니다. 구성 요소 세부 정보 페이지에서 **종속성** 목록을 찾습니다.
------
#### [ 2.1.13 and 2.1.14 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.13 및 2.1.14에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | 소프트 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.12 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.12에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | 소프트 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.11 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.11에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | 소프트 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.10 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.10에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | 소프트 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.9 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.9에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | 소프트 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.8 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.8에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | 소프트 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.7 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.7에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | 소프트 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.6 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.6에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | 소프트 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.4 - 2.1.5 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.4\$12.1.5에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | 소프트 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.3 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.3에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | 소프트 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.2 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.2에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | 소프트 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.1.1 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.1에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | 소프트 |
| [DLR 객체 감지 모델 저장소](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 2.1.0 이하 | 하드 |
| [DLR](dlr-component.md) | 1.6.0 이하 | 하드 |
------
#### [ 2.0.x ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.0.x에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | 2.0.0 이하 | 소프트 |
| DLR 객체 감지 모델 저장소 | 2.0.0 이하 | 하드 |
| DLR | 1.3.0 이하 | 소프트 |
------
## 구성
이 구성 요소는 구성 요소를 배포할 때 사용자 지정할 수 있는 다음 구성 파라미터를 제공합니다.
------
#### [ 2.1.x ]
`accessControl`
(선택 사항) 구성 요소가 기본 알림 주제에 메시지를 게시할 수 있도록 허용하는 [권한 부여 정책](interprocess-communication.md#ipc-authorization-policies)이 있는 객체입니다.
기본값:
```
{
"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`
(선택 사항) 추론 결과를 게시하려는 주제입니다. 이 값을 수정하는 경우에는 사용자 지정 주제 이름과 일치하도록 `accessControl` 파라미터의 `resources` 값도 수정해야 합니다.
기본값: `ml/dlr/object-detection`
`Accelerator`
사용하려는 액셀러레이터입니다. 지원되는 값은 `cpu` 및 `gpu`입니다.
종속 모델 구성 요소의 샘플 모델은 CPU 액셀러레이션만 지원합니다. 다른 사용자 지정 모델에서 GPU 액셀러레이션을 사용하려면 [사용자 지정 모델 구성 요소를 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)하여 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의합니다.
기본값: `cpu`
`ImageDirectory`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽는 디바이스의 폴더 경로입니다. 이 값은 읽기/쓰기 액세스 권한이 있는 디바이스의 모든 위치로 수정할 수 있습니다.
기본값: `/greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/object_detection/sample_images/`
`UseCamera` 값을 `true`로 설정하는 경우 이 구성 파라미터는 무시됩니다.
`ImageName`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 예측하기 위한 입력으로 사용하는 이미지의 이름입니다. 구성 요소는 `ImageDirectory`에 지정된 폴더에서 이미지를 찾습니다. 기본적으로 구성 요소는 기본 이미지 디렉터리의 샘플 이미지를 사용합니다.는 `jpeg`, `jpg`, 및 이미지 형식을 AWS IoT Greengrass 지원합니다`png``npy`.
기본값: `objects.jpg`
`UseCamera` 값을 `true`로 설정하는 경우 이 구성 파라미터는 무시됩니다.
`InferenceInterval`
(선택 사항) 추론 코드가 예측한 각 예측 사이의 시간(초)입니다. 샘플 추론 코드는 무기한으로 실행되며 지정된 시간 간격으로 예측을 반복합니다. 예를 들어 카메라로 촬영한 이미지를 실시간 예측에 사용하려는 경우 이 간격을 더 짧게 변경할 수 있습니다.
기본값: `3600`
`ModelResourceKey`
(선택 사항) 종속 퍼블릭 모델 구성 요소에 사용되는 모델입니다. 사용자 지정 구성 요소로 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의하는 경우에만 이 파라미터를 수정합니다.
기본값:
```
{
"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`
(선택 사항) Greengrass 코어 디바이스에 연결된 카메라의 이미지를 사용할지 여부를 정의하는 문자열 값입니다. 지원되는 값은 `true` 및 `false`입니다.
이 값을 `true`로 설정하면 샘플 추론 코드가 디바이스의 카메라에 액세스하여 캡처된 이미지에서 로컬로 추론을 실행합니다. `ImageName` 및 `ImageDirectory` 파라미터의 값은 무시됩니다. 이 구성 요소를 실행하는 사용자에게 카메라가 촬영한 이미지를 저장하는 위치에 대한 읽기/쓰기 액세스 권한이 있는지 확인합니다.
기본값: `false`
이 구성 요소의 레시피를 보면 기본 구성에는 `UseCamera` 구성 파라미터가 표시되지 않습니다. 그러나 구성 요소를 배포하는 경우 [구성 병합 업데이트](update-component-configurations.md)에서 이 파라미터의 값을 수정할 수 있습니다.
`UseCamera`를 `true`로 설정하면 추론 구성 요소가 런타임 구성 요소에 의해 생성된 가상 환경에서 카메라에 액세스할 수 있도록 심볼릭 링크도 생성해야 합니다. 샘플 추론 구성 요소와 함께 카메라를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [구성 요소 구성 업데이트](ml-tutorial-image-classification-camera.md) 섹션을 참조하세요.
------
#### [ 2.0.x ]
`MLRootPath`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽고 추론 결과를 쓰는 Linux 코어 디바이스의 폴더 경로입니다. 이 값은 해당 구성 요소를 실행하는 사용자에게 읽기/쓰기 권한이 있는 디바이스의 모든 위치로 수정할 수 있습니다.
기본값: `/greengrass/v2/work/variant.DLR/greengrass_ml`
기본값: `/greengrass/v2/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml`
`Accelerator`
수정하지 마세요. 종속 모델 구성 요소의 모델이 CPU 액셀러레이터에 대해서만 컴파일되기 때문에 현재 액셀러레이터에 대해 지원되는 유일한 값은 `cpu`입니다.
`ImageName`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 예측하기 위한 입력으로 사용하는 이미지의 이름입니다. 구성 요소는 `ImageDirectory`에 지정된 폴더에서 이미지를 찾습니다. 기본 위치는 입니다`MLRootPath/images`.는 `jpeg`, `jpg`, 및 이미지 형식을 AWS IoT Greengrass 지원합니다`png``npy`.
기본값: `objects.jpg`
`InferenceInterval`
(선택 사항) 추론 코드가 예측한 각 예측 사이의 시간(초)입니다. 샘플 추론 코드는 무기한으로 실행되며 지정된 시간 간격으로 예측을 반복합니다. 예를 들어 카메라로 촬영한 이미지를 실시간 예측에 사용하려는 경우 이 간격을 더 짧게 변경할 수 있습니다.
기본값: `3600`
`ModelResourceKey`
(선택 사항) 종속 퍼블릭 모델 구성 요소에 사용되는 모델입니다. 사용자 지정 구성 요소로 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의하는 경우에만 이 파라미터를 수정합니다.
기본값:
```
{
armv7l: "DLR-yolo3-armv7l-cpu-ObjectDetection",
x86_64: "DLR-yolo3-x86_64-cpu-ObjectDetection"
}
```
------
## 로컬 로그 파일
이 구성 요소는 다음 로그 파일을 사용합니다.
------
#### [ Linux ]
```
/greengrass/v2/logs/aws.greengrass.DLRObjectDetection.log
```
------
#### [ Windows ]
```
C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.DLRObjectDetection.log
```
------
**이 구성 요소의 로그를 보려면**
+ 코어 디바이스에서 다음 명령을 실행하여 실시간으로 이 구성 요소의 로그 파일을 봅니다. `/greengrass/v2` 또는 *C:\$1greengrass\$1v2*를 AWS IoT Greengrass 루트 폴더의 경로로 바꿉니다.
------
#### [ 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
다음 표에는 각 구성 요소 버전의 변경 사항이 설명되어 있습니다.
| **버전** | **변경 사항** |
| --- | --- |
| 2.1.14 | Greengrass nucleus 2.12.5 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.13 | Greengrass nucleus 버전 2.12.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.12 | Greengrass nucleus 버전 2.11.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.11 | Greengrass nucleus 버전 2.10.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.10 | Greengrass nucleus 버전 2.9.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.9 | Greengrass nucleus 버전 2.8.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.8 | Greengrass nucleus 버전 2.7.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.7 | Greengrass nucleus 버전 2.6.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.6 | Greengrass nucleus 버전 2.5.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.5 | 구성 요소가 모두 릴리스되었습니다 AWS 리전. |
| 2.1.4 | Greengrass nucleus 버전 2.4.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. 유럽(런던)(`eu-west-2`)에서는 이 버전을 사용할 수 없습니다. |
| 2.1.3 | Greengrass nucleus 버전 2.3.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.2 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/dlr-object-detection-component.html) |
| 2.1.1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/dlr-object-detection-component.html) |
| 2.0.4 | 초기 버전입니다. |
# DLR 이미지 분류 모델 저장소
DLR 이미지 분류 모델 저장소는 Greengrass 아티팩트로 사전 훈련된 ResNet-50 모델이 있는 기계 학습 모델 구성 요소입니다. 이 구성 요소에 사용되는 사전 훈련된 모델은 [GluonCV Model Zoo](https://cv.gluon.ai/model_zoo/index.html)에서 가져오며, SageMaker AI Neo [딥 러닝 런타임](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr)을 사용하여 컴파일합니다.
[DLR 이미지 분류](dlr-image-classification-component.md) 추론 구성 요소는 이 구성 요소를 모델 소스의 종속성으로 사용합니다. 사용자 지정 훈련된 DLR 모델을 사용하려면 이 모델 구성 요소의 [사용자 지정 버전을 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)하고 사용자 지정 모델을 구성 요소 아티팩트로 포함합니다. 이 구성 요소의 레시피를 템플릿으로 사용하여 사용자 지정 모델 구성 요소를 생성할 수 있습니다.
**참고**
DLR 이미지 분류 모델 저장소 구성 요소의 이름은 버전에 따라 다릅니다. 버전 2.1.x 이상의 구성 요소 이름은 `variant.DLR.ImageClassification.ModelStore`입니다. 버전 2.0.x의 구성 요소 이름은 `variant.ImageClassification.ModelStore`입니다.
**Topics**
+ [버전](#dlr-image-classification-model-store-component-versions)
+ [유형](#dlr-image-classification-model-store-component-type)
+ [운영 체제](#dlr-image-classification-model-store-component-os-support)
+ [요구 사항](#dlr-image-classification-model-store-component-requirements)
+ [종속성](#dlr-image-classification-model-store-component-dependencies)
+ [구성](#dlr-image-classification-model-store-component-configuration)
+ [로컬 로그 파일](#dlr-image-classification-model-store-component-log-file)
+ [Changelog](#dlr-image-classification-model-store-component-changelog)
## 버전
이 구성 요소에는 다음과 같은 버전이 있습니다.
+ 2.1.x(`variant.DLR.ImageClassification.ModelStore`)
+ 2.0.x(`variant.ImageClassification.ModelStore`)
## 유형
이 구성 요소는 일반 구성 요소(`aws.greengrass.generic`)입니다. [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md)는 구성 요소의 수명 주기 스크립트를 실행합니다.
자세한 내용은 [구성 요소 유형](develop-greengrass-components.md#component-types) 단원을 참조하십시오.
## 운영 체제
이 구성 요소는 다음 운영 체제를 실행하는 코어 디바이스에 설치할 수 있습니다.
+ Linux
+ Windows
## 요구 사항
이 구성 요소에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
+ Amazon Linux 2 또는 Ubuntu 18.04를 실행 중인 Greengrass 코어 디바이스의 경우 [GNU C 라이브러리](https://www.gnu.org/software/libc/)(glibc) 버전 2.27 이상이 디바이스에 설치되어 있어야 합니다.
+ Raspberry Pi와 같은 Armv7l 디바이스에는 디바이스에 OpenCV-Python에 대한 종속성이 설치되어 있어야 합니다. 다음 명령을 실행하여 종속성을 설치합니다.
```
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
```
+ Raspberry Pi OS Bullseye를 실행하는 Raspberry Pi 디바이스는 다음과 같은 요구 사항을 충족해야 합니다.
+ 디바이스에 NumPy 1.22.4 이상이 설치되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 이전 버전의 NumPy가 포함되어 있으므로 다음 명령을 실행하여 디바이스에서 NumPy를 업그레이드할 수 있습니다.
```
pip3 install --upgrade numpy
```
+ 디바이스에서 레거시 카메라 스택이 활성화되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 기본적으로 활성화되어 있지만 호환되지 않는 새 카메라 스택이 포함되어 있으므로 레거시 카메라 스택을 활성화해야 합니다.
**레거시 카메라 스택을 활성화하려면**
1. 다음 명령을 실행하여 Raspberry Pi 구성 도구를 엽니다.
```
sudo raspi-config
```
1. **인터페이스 옵션**을 선택합니다.
1. **레거시 카메라**를 선택하여 레거시 카메라 스택을 활성화합니다.
1. Raspberry Pi를 재부팅합니다.
## 종속성
구성 요소를 배포할 때는 호환되는 버전의 종속성 AWS IoT Greengrass 도 배포합니다. 즉, 구성 요소를 성공적으로 배포하려면 구성 요소 및 모든 해당 종속성에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다. 이 섹션에는 이 구성 요소의 [릴리스된 버전](#dlr-image-classification-model-store-component-changelog)에 대한 종속성과 각 종속성에 대한 구성 요소 버전을 정의하는 의미 체계 버전 제약 조건이 나열되어 있습니다. [AWS IoT Greengrass 콘솔](https://console.aws.amazon.com//greengrass)에서도 각 구성 요소 버전에 대한 종속성을 볼 수 있습니다. 구성 요소 세부 정보 페이지에서 **종속성** 목록을 찾습니다.
------
#### [ 2.1.12 - 2.1.14 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.12 및 2.1.13에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.11 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.11에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.10 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.10에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.9 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.9에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.8 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.8에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.7 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.7에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.6 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.6에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.5 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.5에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.4 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.4에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.3 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.3에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.2 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.2에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.1 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.1에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.0.x ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.0.x에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | 2.0.0 이하 | 소프트 |
------
## 구성
이 구성 요소에는 구성 파라미터가 없습니다.
## 로컬 로그 파일
이 구성 요소는 로그를 출력하지 않습니다.
## Changelog
다음 표에는 각 구성 요소 버전의 변경 사항이 설명되어 있습니다.
| **버전** | **변경 사항** |
| --- | --- |
| 2.1.13 | Greengrass nucleus 2.12.5 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.12 | Greengrass nucleus 버전 2.12.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.11 | Greengrass nucleus 버전 2.11.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.10 | Greengrass nucleus 버전 2.10.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.9 | Greengrass nucleus 버전 2.9.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.8 | Greengrass nucleus 버전 2.8.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.7 | Greengrass nucleus 버전 2.7.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.6 | Greengrass nucleus 버전 2.6.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.5 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/dlr-image-classification-model-store-component.html) |
| 2.1.4 | Greengrass nucleus 버전 2.4.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.3 | Greengrass nucleus 버전 2.3.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.2 | Greengrass nucleus 버전 2.2.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/dlr-image-classification-model-store-component.html) |
| 2.0.4 | 초기 버전입니다. |
# DLR 객체 감지 모델 저장소
DLR 객체 감지 모델 저장소는 Greengrass 아티팩트로 사전 훈련된 YOLOv3 모델이 있는 기계 학습 모델 구성 요소입니다. 이 구성 요소에 사용되는 샘플 모델은 [GluonCV Model Zoo](https://cv.gluon.ai/model_zoo/index.html)에서 가져오며, SageMaker AI Neo [딥 러닝 런타임](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr)을 사용하여 컴파일합니다.
[DLR 객체 감지](dlr-object-detection-component.md) 추론 구성 요소는 이 구성 요소를 모델 소스의 종속성으로 사용합니다. 사용자 지정 훈련된 DLR 모델을 사용하려면 이 모델 구성 요소의 [사용자 지정 버전을 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)하고 사용자 지정 모델을 구성 요소 아티팩트로 포함합니다. 이 구성 요소의 레시피를 템플릿으로 사용하여 사용자 지정 모델 구성 요소를 생성할 수 있습니다.
**참고**
DLR 객체 감지 모델 저장소 구성 요소의 이름은 버전에 따라 다릅니다. 버전 2.1.x 이상의 구성 요소 이름은 `variant.DLR.ObjectDetection.ModelStore`입니다. 버전 2.0.x의 구성 요소 이름은 `variant.ObjectDetection.ModelStore`입니다.
**Topics**
+ [버전](#dlr-object-detection-model-store-component-versions)
+ [유형](#dlr-object-detection-model-store-component-type)
+ [운영 체제](#dlr-object-detection-model-store-component-os-support)
+ [요구 사항](#dlr-object-detection-model-store-component-requirements)
+ [종속성](#dlr-object-detection-model-store-component-dependencies)
+ [구성](#dlr-object-detection-model-store-component-configuration)
+ [로컬 로그 파일](#dlr-object-detection-model-store-component-log-file)
+ [Changelog](#dlr-object-detection-model-store-component-changelog)
## 버전
이 구성 요소에는 다음과 같은 버전이 있습니다.
+ 2.1.x
+ 2.0.x
## 유형
이 구성 요소는 일반 구성 요소(`aws.greengrass.generic`)입니다. [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md)는 구성 요소의 수명 주기 스크립트를 실행합니다.
자세한 내용은 [구성 요소 유형](develop-greengrass-components.md#component-types) 단원을 참조하십시오.
## 운영 체제
이 구성 요소는 다음 운영 체제를 실행하는 코어 디바이스에 설치할 수 있습니다.
+ Linux
+ Windows
## 요구 사항
이 구성 요소에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
+ Amazon Linux 2 또는 Ubuntu 18.04를 실행 중인 Greengrass 코어 디바이스의 경우 [GNU C 라이브러리](https://www.gnu.org/software/libc/)(glibc) 버전 2.27 이상이 디바이스에 설치되어 있어야 합니다.
+ Raspberry Pi와 같은 Armv7l 디바이스에는 디바이스에 OpenCV-Python에 대한 종속성이 설치되어 있어야 합니다. 다음 명령을 실행하여 종속성을 설치합니다.
```
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
```
+ Raspberry Pi OS Bullseye를 실행하는 Raspberry Pi 디바이스는 다음과 같은 요구 사항을 충족해야 합니다.
+ 디바이스에 NumPy 1.22.4 이상이 설치되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 이전 버전의 NumPy가 포함되어 있으므로 다음 명령을 실행하여 디바이스에서 NumPy를 업그레이드할 수 있습니다.
```
pip3 install --upgrade numpy
```
+ 디바이스에서 레거시 카메라 스택이 활성화되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 기본적으로 활성화되어 있지만 호환되지 않는 새 카메라 스택이 포함되어 있으므로 레거시 카메라 스택을 활성화해야 합니다.
**레거시 카메라 스택을 활성화하려면**
1. 다음 명령을 실행하여 Raspberry Pi 구성 도구를 엽니다.
```
sudo raspi-config
```
1. **인터페이스 옵션**을 선택합니다.
1. **레거시 카메라**를 선택하여 레거시 카메라 스택을 활성화합니다.
1. Raspberry Pi를 재부팅합니다.
## 종속성
구성 요소를 배포할 때는 호환되는 버전의 종속성 AWS IoT Greengrass 도 배포합니다. 즉, 구성 요소를 성공적으로 배포하려면 구성 요소 및 모든 해당 종속성에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다. 이 섹션에는 이 구성 요소의 [릴리스된 버전](#dlr-object-detection-model-store-component-changelog)에 대한 종속성과 각 종속성에 대한 구성 요소 버전을 정의하는 의미 체계 버전 제약 조건이 나열되어 있습니다. [AWS IoT Greengrass 콘솔](https://console.aws.amazon.com//greengrass)에서도 각 구성 요소 버전에 대한 종속성을 볼 수 있습니다. 구성 요소 세부 정보 페이지에서 **종속성** 목록을 찾습니다.
------
#### [ 2.1.13 and 2.1.14 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.13 및 2.1.14에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.12 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.12에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.11 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.11에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.10 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.10에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.9 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.9에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.8 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.8에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.7 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.7에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.5 and 2.1.6 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.5 및 2.1.6에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.4 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.4에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.3 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.3에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.2 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.2에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.1 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.1에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.0.x ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.0.x에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | 2.0.0 이하 | 소프트 |
------
## 구성
이 구성 요소에는 구성 파라미터가 없습니다.
## 로컬 로그 파일
이 구성 요소는 로그를 출력하지 않습니다.
## Changelog
다음 표에는 각 구성 요소 버전의 변경 사항이 설명되어 있습니다.
| **버전** | **변경 사항** |
| --- | --- |
| 2.1.14 | Greengrass nucleus 2.12.5 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.13 | Greengrass nucleus 버전 2.12.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.12 | Greengrass nucleus 버전 2.11.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.11 | Greengrass nucleus 버전 2.10.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.10 | Greengrass nucleus 버전 2.9.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.9 | Greengrass nucleus 버전 2.8.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.8 | Greengrass nucleus 버전 2.7.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.7 | Greengrass nucleus 버전 2.6.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.6 | Armv8(AArch64) 디바이스의 문제가 해결되는 CPU 모델이 추가됩니다. |
| 2.1.5 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/dlr-object-detection-model-store-component.html) |
| 2.1.4 | Greengrass nucleus 버전 2.4.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.3 | Greengrass nucleus 버전 2.3.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.2 | Greengrass nucleus 버전 2.2.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/dlr-object-detection-model-store-component.html) |
| 2.0.4 | 초기 버전입니다. |
# DLR 런타임
DLR 런타임 구성 요소(`variant.DLR`)에는 디바이스의 가상 환경에서 [딥 러닝 런타임](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr)(DLR)과 해당 종속성을 설치하는 스크립트가 있습니다. [DLR 이미지 분류](dlr-image-classification-component.md) 및 [DLR 객체 감지](dlr-object-detection-component.md) 구성 요소에서는 이 구성 요소를 DLR 설치용 종속성으로 사용합니다. 구성 요소 버전 1.6.x에서는 DLR v1.6.0을 설치하고, 구성 요소 버전 1.3.x에서는 DLR v1.3.0을 설치합니다.
상이한 런타임을 사용하려면 이 구성 요소의 레시피를 템플릿으로 사용하여 [사용자 지정 기계 학습 구성 요소](ml-customization.md)를 생성할 수 있습니다.
**Topics**
+ [버전](#dlr-component-versions)
+ [유형](#dlr-component-type)
+ [운영 체제](#dlr-component-os-support)
+ [요구 사항](#dlr-component-requirements)
+ [종속성](#dlr-component-dependencies)
+ [구성](#dlr-component-configuration)
+ [사용법](#dlr-component-usage)
+ [로컬 로그 파일](#dlr-component-log-file)
+ [Changelog](#dlr-component-changelog)
## 버전
이 구성 요소에는 다음과 같은 버전이 있습니다.
+ 1.6.x
+ 1.3.x
## 유형
이 구성 요소는 일반 구성 요소(`aws.greengrass.generic`)입니다. [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md)는 구성 요소의 수명 주기 스크립트를 실행합니다.
자세한 내용은 [구성 요소 유형](develop-greengrass-components.md#component-types) 단원을 참조하십시오.
## 운영 체제
이 구성 요소는 다음 운영 체제를 실행하는 코어 디바이스에 설치할 수 있습니다.
+ Linux
+ Windows
## 요구 사항
이 구성 요소에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
+ Amazon Linux 2 또는 Ubuntu 18.04를 실행 중인 Greengrass 코어 디바이스의 경우 [GNU C 라이브러리](https://www.gnu.org/software/libc/)(glibc) 버전 2.27 이상이 디바이스에 설치되어 있어야 합니다.
+ Raspberry Pi와 같은 Armv7l 디바이스에는 디바이스에 OpenCV-Python에 대한 종속성이 설치되어 있어야 합니다. 다음 명령을 실행하여 종속성을 설치합니다.
```
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
```
+ Raspberry Pi OS Bullseye를 실행하는 Raspberry Pi 디바이스는 다음과 같은 요구 사항을 충족해야 합니다.
+ 디바이스에 NumPy 1.22.4 이상이 설치되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 이전 버전의 NumPy가 포함되어 있으므로 다음 명령을 실행하여 디바이스에서 NumPy를 업그레이드할 수 있습니다.
```
pip3 install --upgrade numpy
```
+ 디바이스에서 레거시 카메라 스택이 활성화되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 기본적으로 활성화되어 있지만 호환되지 않는 새 카메라 스택이 포함되어 있으므로 레거시 카메라 스택을 활성화해야 합니다.
**레거시 카메라 스택을 활성화하려면**
1. 다음 명령을 실행하여 Raspberry Pi 구성 도구를 엽니다.
```
sudo raspi-config
```
1. **인터페이스 옵션**을 선택합니다.
1. **레거시 카메라**를 선택하여 레거시 카메라 스택을 활성화합니다.
1. Raspberry Pi를 재부팅합니다.
### 엔드포인트 및 포트
기본적으로 이 구성 요소에 코어 디바이스에서 사용하는 플랫폼에 따라 `apt`, `yum`, `brew`, `pip` 명령을 사용하여 패키지를 설치하는 설치 관리자 스크립트를 사용합니다. 이 구성 요소는 설치 관리자 스크립트를 실행하기 위해 다양한 패키지 인덱스 및 리포지토리에 대한 아웃바운드 요청을 수행할 수 있어야 합니다. 프록시 또는 방화벽을 통해 이 구성 요소의 아웃바운드 트래픽을 허용하려면 코어 디바이스가 설치를 위해 연결되는 패키지 인덱스 및 리포지토리의 엔드포인트를 식별해야 합니다.
이 구성 요소의 설치 스크립트에 필요한 엔드포인트를 식별하는 경우 다음 사항을 고려하세요.
+ 엔드포인트는 코어 디바이스의 플랫폼에 따라 다릅니다. 예를 들어 Ubuntu를 실행하는 코어 디바이스는 `yum` 또는 `brew` 대신 `apt`를 사용합니다. 또한 동일한 패키지 인덱스를 사용하는 디바이스의 소스 목록은 다를 수 있으므로 서로 다른 리포지토리에서 패키지를 검색할 수 있습니다.
+ 각 디바이스에는 패키지를 검색할 위치를 정의하는 자체 소스 목록이 있으므로 동일한 패키지 인덱스를 사용하는 여러 디바이스 간에 엔드포인트가 다를 수 있습니다.
+ 엔드포인트는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 각 패키지 인덱스는 패키지를 다운로드하는 리포지토리의 URL을 제공하며 패키지 소유자는 패키지 인덱스가 제공하는 URL을 변경할 수 있습니다.
이 구성 요소에서 설치하는 종속성에 대한 자세한 내용과 설치 프로그램 스크립트를 비활성화하는 방법은 [UseInstaller](#dlr-component-config-useinstaller-term) 구성 파라미터를 참조하세요.
기본 작업에 필요한 엔드포인트와 포트에 대한 자세한 내용은 [프록시 또는 방화벽을 통해 디바이스 트래픽 허용](allow-device-traffic.md) 섹션을 참조하세요.
## 종속성
구성 요소를 배포할 때는 호환되는 버전의 종속성 AWS IoT Greengrass 도 배포합니다. 즉, 구성 요소를 성공적으로 배포하려면 구성 요소 및 모든 해당 종속성에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다. 이 섹션에는 이 구성 요소의 [릴리스된 버전](#dlr-component-changelog)에 대한 종속성과 각 종속성에 대한 구성 요소 버전을 정의하는 의미 체계 버전 제약 조건이 나열되어 있습니다. [AWS IoT Greengrass 콘솔](https://console.aws.amazon.com//greengrass)에서도 각 구성 요소 버전에 대한 종속성을 볼 수 있습니다. 구성 요소 세부 정보 페이지에서 **종속성** 목록을 찾습니다.
------
#### [ 1.6.11 - 1.6.16 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.6.11\$11.6.16에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <3.0.0 | 소프트 |
------
#### [ 1.6.10 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.6.10에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | 소프트 |
------
#### [ 1.6.9 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.6.9에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | 소프트 |
------
#### [ 1.6.8 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.6.8에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | 소프트 |
------
#### [ 1.6.6 and 1.6.7 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.6.6 및 1.6.7에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | 소프트 |
------
#### [ 1.6.4 and 1.6.5 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.6.4 및 1.6.5에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | 소프트 |
------
#### [ 1.6.3 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.6.3에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | 소프트 |
------
#### [ 1.6.2 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.6.2에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | 소프트 |
------
#### [ 1.6.1 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.6.1에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | 소프트 |
------
#### [ 1.3.x ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 1.3.x에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | 2.0.0 이하 | 소프트 |
------
구성 요소 종속성에 대한 자세한 내용은 [구성 요소 레시피 참조](component-recipe-reference.md#recipe-reference-component-dependencies)를 참조하세요.
## 구성
이 구성 요소는 구성 요소를 배포할 때 사용자 지정할 수 있는 다음 구성 파라미터를 제공합니다.
`MLRootPath`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽고 추론 결과를 쓰는 Linux 코어 디바이스의 폴더 경로입니다. 이 값은 해당 구성 요소를 실행하는 사용자에게 읽기/쓰기 권한이 있는 디바이스의 모든 위치로 수정할 수 있습니다.
기본값: `/greengrass/v2/work/variant.DLR/greengrass_ml`
`WindowsMLRootPath`
이 기능은 이 구성 요소의 v1.6.6 이상에 사용할 수 있습니다.
(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽고 추론 결과를 쓰는 Windows 코어 디바이스의 폴더 경로입니다. 이 값은 해당 구성 요소를 실행하는 사용자에게 읽기/쓰기 권한이 있는 디바이스의 모든 위치로 수정할 수 있습니다.
기본값: `C:\greengrass\v2\\work\\variant.DLR\\greengrass_ml`
`UseInstaller`
(선택 사항) 이 구성 요소의 설치 프로그램 스크립트를 사용하여 DLR와 해당 종속성을 설치할지 여부를 정의하는 문자열 값입니다. 지원되는 값은 `true` 및 `false`입니다.
DLR 설치에 사용자 지정 스크립트를 사용하려는 경우 또는 사전 구축된 Linux 이미지에 런타임 종속성을 포함하려는 경우 이 값을 `false`로 설정합니다. 이 구성 요소를 AWS제공 DLR 추론 구성 요소와 함께 사용하려면 종속성을 포함하여 다음 라이브러리를 설치하고 ML 구성 요소를 `ggc_user`실행하는와 같은 시스템 사용자가 사용할 수 있도록 합니다.
+ [Python](https://www.python.org/downloads/) 3.7 이상(사용하는 Python 버전에 대한 `pip` 포함)
+ [딥 러닝 런타임](https://github.com/neo-ai/neo-ai-dlr) v1.6.0
+ [NumPy](https://numpy.org/install/).
+ [OpenCV-Python](https://pypi.org/project/opencv-python/).
+ [AWS IoT Device SDK Python용 v2](https://github.com/aws/aws-iot-device-sdk-python-v2).
+ [AWS 공통 런타임(CRT) Python](https://github.com/awslabs/aws-crt-python).
+ [Picamera](https://picamera.readthedocs.io/en/release-1.13/)(Raspberry Pi 디바이스 전용).
+ [`awscam` 모듈](https://docs.aws.amazon.com/deeplens/latest/dg/deeplens-library-awscam-module.html)( AWS DeepLens 디바이스용).
+ libGL(Linux 디바이스용)
기본값: `true`
## 사용법
`true`로 설정된 `UseInstaller` 구성 파라미터와 함께 이 구성 요소를 사용하여 DLR와 해당 종속성을 디바이스에 설치합니다. 구성 요소에서는 DLR에 필요한 OpenCV 및 NumPy 라이브러리가 포함되어 있는 가상 환경을 디바이스에 설정합니다.
**참고**
이 구성 요소의 설치 프로그램 스크립트에서도 디바이스에 가상 환경을 구성하고 설치된 기계 학습 프레임워크를 사용하는 데 필요한 추가 시스템 라이브러리의 최신 버전을 설치합니다. 그러면 디바이스의 기존 시스템 라이브러리가 업그레이드될 수 있습니다. 지원되는 각 운영 체제별로 이 구성 요소가 설치하는 라이브러리의 목록은 다음 표를 참조하세요. 이 설치 프로세스를 사용자 지정하려면 `UseInstaller` 구성 파라미터를 `false`로 설정하고 자체 설치 관리자 스크립트를 개발합니다.
| 플랫폼 | 디바이스 시스템에 설치된 라이브러리 | 가상 환경에 설치된 라이브러리 |
| --- | --- | --- |
| Armv7l | build-essential, cmake, ca-certificates, git | setuptools, wheel |
| Amazon Linux 2 | mesa-libGL | 없음 |
| Ubuntu | wget | 없음 |
추론 구성 요소를 배포할 때 이 런타임 구성 요소에서는 DLR와 해당 종속성이 디바이스에 이미 설치되어 있는지 먼저 확인한 다음에 없으면 자동으로 설치합니다.
## 로컬 로그 파일
이 구성 요소는 다음 로그 파일을 사용합니다.
------
#### [ Linux ]
```
/greengrass/v2/logs/variant.DLR.log
```
------
#### [ Windows ]
```
C:\greengrass\v2\logs\variant.DLR.log
```
------
**이 구성 요소의 로그를 보려면**
+ 코어 디바이스에서 다음 명령을 실행하여 실시간으로 이 구성 요소의 로그 파일을 봅니다. `/greengrass/v2` 또는 *C:\$1greengrass\$1v2*를 AWS IoT Greengrass 루트 폴더의 경로로 바꿉니다.
------
#### [ 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
다음 표에는 각 구성 요소 버전의 변경 사항이 설명되어 있습니다.
| **버전** | **변경 사항** |
| --- | --- |
| 1.6.16 | Greengrass nucleus 버전 2.12.5용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.6.12 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html) |
| 1.6.11 | Greengrass nucleus 버전 2.9.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.6.10 | Greengrass nucleus 버전 2.8.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.6.9 | Greengrass nucleus 버전 2.7.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.6.8 | Greengrass nucleus 버전 2.6.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.6.7 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html) |
| 1.6.6 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html) |
| 1.6.5 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html) |
| 1.6.4 | Greengrass nucleus 버전 2.4.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.6.3 | Greengrass nucleus 버전 2.3.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.6.2 | Greengrass nucleus 버전 2.2.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 1.6.1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/dlr-component.html) |
| 1.3.2 | 초기 버전입니다. DLR v1.3.0을 설치합니다. |
# TensorFlow Lite 이미지 분류
TensorFlow Lite 이미지 분류 구성 요소(`aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification`)에는 [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python) 런타임과 사전 훈련된 MobileNet 1.0 양자화 모델 샘플을 사용하여 이미지 분류 추론을 수행하는 샘플 추론 코드가 포함되어 있습니다. 이 구성 요소는 [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) 변형과 [TensorFlow Lite 런타임](tensorflow-lite-component.md) 구성 요소를 종속성으로 사용하여 TensorFlow Lite 런타임과 샘플 모델을 다운로드합니다.
사용자 지정 훈련된 TensorFlow Lite 모델과 함께 이 추론 구성 요소를 사용하려면 종속 모델 저장소 구성 요소의 [사용자 지정 버전을 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)합니다. 자체 사용자 지정 추론 코드를 사용하려면 이 구성 요소의 레시피를 템플릿으로 사용하여 [사용자 지정 추론 구성 요소를 생성](ml-customization.md#create-inference-component)할 수 있습니다.
**Topics**
+ [버전](#tensorflow-lite-image-classification-component-versions)
+ [유형](#tensorflow-lite-image-classification-component-type)
+ [운영 체제](#tensorflow-lite-image-classification-component-os-support)
+ [요구 사항](#tensorflow-lite-image-classification-component-requirements)
+ [종속성](#tensorflow-lite-image-classification-component-dependencies)
+ [구성](#tensorflow-lite-image-classification-component-configuration)
+ [로컬 로그 파일](#tensorflow-lite-image-classification-component-log-file)
+ [Changelog](#tensorflow-lite-image-classification-component-changelog)
## 버전
이 구성 요소에는 다음과 같은 버전이 있습니다.
+ 2.1.x
## 유형
이 구성 요소는 일반 구성 요소(`aws.greengrass.generic`)입니다. [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md)는 구성 요소의 수명 주기 스크립트를 실행합니다.
자세한 내용은 [구성 요소 유형](develop-greengrass-components.md#component-types) 단원을 참조하십시오.
## 운영 체제
이 구성 요소는 다음 운영 체제를 실행하는 코어 디바이스에 설치할 수 있습니다.
+ Linux
+ Windows
## 요구 사항
이 구성 요소에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
+ Amazon Linux 2 또는 Ubuntu 18.04를 실행 중인 Greengrass 코어 디바이스의 경우 [GNU C 라이브러리](https://www.gnu.org/software/libc/)(glibc) 버전 2.27 이상이 디바이스에 설치되어 있어야 합니다.
+ Raspberry Pi와 같은 Armv7l 디바이스에는 디바이스에 OpenCV-Python에 대한 종속성이 설치되어 있어야 합니다. 다음 명령을 실행하여 종속성을 설치합니다.
```
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
```
+ Raspberry Pi OS Bullseye를 실행하는 Raspberry Pi 디바이스는 다음과 같은 요구 사항을 충족해야 합니다.
+ 디바이스에 NumPy 1.22.4 이상이 설치되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 이전 버전의 NumPy가 포함되어 있으므로 다음 명령을 실행하여 디바이스에서 NumPy를 업그레이드할 수 있습니다.
```
pip3 install --upgrade numpy
```
+ 디바이스에서 레거시 카메라 스택이 활성화되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 기본적으로 활성화되어 있지만 호환되지 않는 새 카메라 스택이 포함되어 있으므로 레거시 카메라 스택을 활성화해야 합니다.
**레거시 카메라 스택을 활성화하려면**
1. 다음 명령을 실행하여 Raspberry Pi 구성 도구를 엽니다.
```
sudo raspi-config
```
1. **인터페이스 옵션**을 선택합니다.
1. **레거시 카메라**를 선택하여 레거시 카메라 스택을 활성화합니다.
1. Raspberry Pi를 재부팅합니다.
## 종속성
구성 요소를 배포할 때는 호환되는 버전의 종속성 AWS IoT Greengrass 도 배포합니다. 즉, 구성 요소를 성공적으로 배포하려면 구성 요소 및 모든 해당 종속성에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다. 이 섹션에는 이 구성 요소의 [릴리스된 버전](#tensorflow-lite-image-classification-component-changelog)에 대한 종속성과 각 종속성에 대한 구성 요소 버전을 정의하는 의미 체계 버전 제약 조건이 나열되어 있습니다. [AWS IoT Greengrass 콘솔](https://console.aws.amazon.com//greengrass)에서도 각 구성 요소 버전에 대한 종속성을 볼 수 있습니다. 구성 요소 세부 정보 페이지에서 **종속성** 목록을 찾습니다.
------
#### [ 2.1.11 and 2.1.12 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.11 및 2.1.12에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.10 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.10에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.9 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.9에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.8 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.8에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.7 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.7에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.6 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.6에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.5 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.5에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.4 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.4에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.3 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.3에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.2 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.2에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.1 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.1에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.0 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.0에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
## 구성
이 구성 요소는 구성 요소를 배포할 때 사용자 지정할 수 있는 다음 구성 파라미터를 제공합니다.
`accessControl`
(선택 사항) 구성 요소가 기본 알림 주제에 메시지를 게시할 수 있도록 허용하는 [권한 부여 정책](interprocess-communication.md#ipc-authorization-policies)이 있는 객체입니다.
기본값:
```
{
"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`
(선택 사항) 추론 결과를 게시하려는 주제입니다. 이 값을 수정하는 경우에는 사용자 지정 주제 이름과 일치하도록 `accessControl` 파라미터의 `resources` 값도 수정해야 합니다.
기본값: `ml/tflite/image-classification`
`Accelerator`
사용하려는 액셀러레이터입니다. 지원되는 값은 `cpu` 및 `gpu`입니다.
종속 모델 구성 요소의 샘플 모델은 CPU 액셀러레이션만 지원합니다. 다른 사용자 지정 모델에서 GPU 액셀러레이션을 사용하려면 [사용자 지정 모델 구성 요소를 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)하여 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의합니다.
기본값: `cpu`
`ImageDirectory`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽는 디바이스의 폴더 경로입니다. 이 값은 읽기/쓰기 액세스 권한이 있는 디바이스의 모든 위치로 수정할 수 있습니다.
기본값: `/greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/image_classification/sample_images/`
`UseCamera` 값을 `true`로 설정하는 경우 이 구성 파라미터는 무시됩니다.
`ImageName`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 예측하기 위한 입력으로 사용하는 이미지의 이름입니다. 구성 요소는 `ImageDirectory`에 지정된 폴더에서 이미지를 찾습니다. 기본적으로 구성 요소는 기본 이미지 디렉터리의 샘플 이미지를 사용합니다.는 `jpeg`, `jpg`, 및 이미지 형식을 AWS IoT Greengrass 지원합니다`png``npy`.
기본값: `cat.jpeg`
`UseCamera` 값을 `true`로 설정하는 경우 이 구성 파라미터는 무시됩니다.
`InferenceInterval`
(선택 사항) 추론 코드가 예측한 각 예측 사이의 시간(초)입니다. 샘플 추론 코드는 무기한으로 실행되며 지정된 시간 간격으로 예측을 반복합니다. 예를 들어 카메라로 촬영한 이미지를 실시간 예측에 사용하려는 경우 이 간격을 더 짧게 변경할 수 있습니다.
기본값: `3600`
`ModelResourceKey`
(선택 사항) 종속 퍼블릭 모델 구성 요소에 사용되는 모델입니다. 사용자 지정 구성 요소로 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의하는 경우에만 이 파라미터를 수정합니다.
기본값:
```
{
"model": "TensorFlowLite-Mobilenet"
}
```
`UseCamera`
(선택 사항) Greengrass 코어 디바이스에 연결된 카메라의 이미지를 사용할지 여부를 정의하는 문자열 값입니다. 지원되는 값은 `true` 및 `false`입니다.
이 값을 `true`로 설정하면 샘플 추론 코드가 디바이스의 카메라에 액세스하여 캡처된 이미지에서 로컬로 추론을 실행합니다. `ImageName` 및 `ImageDirectory` 파라미터의 값은 무시됩니다. 이 구성 요소를 실행하는 사용자에게 카메라가 촬영한 이미지를 저장하는 위치에 대한 읽기/쓰기 액세스 권한이 있는지 확인합니다.
기본값: `false`
이 구성 요소의 레시피를 보면 기본 구성에는 `UseCamera` 구성 파라미터가 표시되지 않습니다. 그러나 구성 요소를 배포하는 경우 [구성 병합 업데이트](update-component-configurations.md)에서 이 파라미터의 값을 수정할 수 있습니다.
`UseCamera`를 `true`로 설정하면 추론 구성 요소가 런타임 구성 요소에 의해 생성된 가상 환경에서 카메라에 액세스할 수 있도록 심볼릭 링크도 생성해야 합니다. 샘플 추론 구성 요소와 함께 카메라를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [구성 요소 구성 업데이트](ml-tutorial-image-classification-camera.md) 섹션을 참조하세요.
## 로컬 로그 파일
이 구성 요소는 다음 로그 파일을 사용합니다.
------
#### [ Linux ]
```
/greengrass/v2/logs/aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification.log
```
------
#### [ Windows ]
```
C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.TensorFlowLiteImageClassification.log
```
------
**이 구성 요소의 로그를 보려면**
+ 코어 디바이스에서 다음 명령을 실행하여 실시간으로 이 구성 요소의 로그 파일을 봅니다. `/greengrass/v2` 또는 *C:\$1greengrass\$1v2*를 AWS IoT Greengrass 루트 폴더의 경로로 바꿉니다.
------
#### [ 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
다음 표에는 각 구성 요소 버전의 변경 사항이 설명되어 있습니다.
| 버전 | 변경 사항 |
| --- | --- |
| 2.1.12 | Greengrass nucleus 2.12.5 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.11 | Greengrass nucleus 버전 2.12.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.10 | Greengrass nucleus 버전 2.11.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.9 | Greengrass nucleus 버전 2.10.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.8 | Greengrass nucleus 버전 2.9.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.7 | Greengrass nucleus 버전 2.8.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.6 | Greengrass nucleus 버전 2.7.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.5 | Greengrass nucleus 버전 2.6.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.4 | Greengrass nucleus 버전 2.5.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.3 | Greengrass nucleus 버전 2.4.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.2 | Greengrass nucleus 버전 2.3.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.1 | Greengrass nucleus 버전 2.2.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.0 | 초기 버전입니다. |
# TensorFlow Lite 객체 감지
TensorFlow Lite 객체 감지 구성 요소(`aws.greengrass.TensorFlowLiteObjectDetection`)에는 [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python)를 사용하여 객체 감지 추론을 수행하기 위한 샘플 추론 코드와 사전 훈련된 샘플 Single Shot Detection(SSD) MobileNet 1.0 모델이 포함되어 있습니다. 이 구성 요소는 [TensorFlow Lite 객체 감지 모델 저장소](tensorflow-lite-object-detection-model-store-component.md) 변형과 [TensorFlow Lite 런타임](tensorflow-lite-component.md) 구성 요소를 종속성으로 사용하여 TensorFlow Lite와 샘플 모델을 다운로드합니다.
사용자 지정 훈련된 TensorFlow Lite 모델과 함께 이 추론 구성 요소를 사용하려면 종속 모델 저장소 구성 요소의 [사용자 지정 버전을 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)하면 됩니다. 자체 사용자 지정 추론 코드를 사용하려면 이 구성 요소의 레시피를 템플릿으로 사용하여 [사용자 지정 추론 구성 요소를 생성](ml-customization.md#create-inference-component)합니다.
**Topics**
+ [버전](#tensorflow-lite-object-detection-component-versions)
+ [유형](#tensorflow-lite-object-detection-component-type)
+ [운영 체제](#tensorflow-lite-object-detection-component-os-support)
+ [요구 사항](#tensorflow-lite-object-detection-component-requirements)
+ [종속성](#tensorflow-lite-object-detection-component-dependencies)
+ [구성](#tensorflow-lite-object-detection-component-configuration)
+ [로컬 로그 파일](#tensorflow-lite-object-detection-component-log-file)
+ [Changelog](#tensorflow-lite-object-detection-component-changelog)
## 버전
이 구성 요소에는 다음과 같은 버전이 있습니다.
+ 2.1.x
## 유형
이 구성 요소는 일반 구성 요소(`aws.greengrass.generic`)입니다. [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md)는 구성 요소의 수명 주기 스크립트를 실행합니다.
자세한 내용은 [구성 요소 유형](develop-greengrass-components.md#component-types) 단원을 참조하십시오.
## 운영 체제
이 구성 요소는 다음 운영 체제를 실행하는 코어 디바이스에 설치할 수 있습니다.
+ Linux
+ Windows
## 요구 사항
이 구성 요소에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
+ Amazon Linux 2 또는 Ubuntu 18.04를 실행 중인 Greengrass 코어 디바이스의 경우 [GNU C 라이브러리](https://www.gnu.org/software/libc/)(glibc) 버전 2.27 이상이 디바이스에 설치되어 있어야 합니다.
+ Raspberry Pi와 같은 Armv7l 디바이스에는 디바이스에 OpenCV-Python에 대한 종속성이 설치되어 있어야 합니다. 다음 명령을 실행하여 종속성을 설치합니다.
```
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
```
+ Raspberry Pi OS Bullseye를 실행하는 Raspberry Pi 디바이스는 다음과 같은 요구 사항을 충족해야 합니다.
+ 디바이스에 NumPy 1.22.4 이상이 설치되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 이전 버전의 NumPy가 포함되어 있으므로 다음 명령을 실행하여 디바이스에서 NumPy를 업그레이드할 수 있습니다.
```
pip3 install --upgrade numpy
```
+ 디바이스에서 레거시 카메라 스택이 활성화되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 기본적으로 활성화되어 있지만 호환되지 않는 새 카메라 스택이 포함되어 있으므로 레거시 카메라 스택을 활성화해야 합니다.
**레거시 카메라 스택을 활성화하려면**
1. 다음 명령을 실행하여 Raspberry Pi 구성 도구를 엽니다.
```
sudo raspi-config
```
1. **인터페이스 옵션**을 선택합니다.
1. **레거시 카메라**를 선택하여 레거시 카메라 스택을 활성화합니다.
1. Raspberry Pi를 재부팅합니다.
## 종속성
구성 요소를 배포할 때는 호환되는 버전의 종속성 AWS IoT Greengrass 도 배포합니다. 즉, 구성 요소를 성공적으로 배포하려면 구성 요소 및 모든 해당 종속성에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다. 이 섹션에는 이 구성 요소의 [릴리스된 버전](#tensorflow-lite-object-detection-component-changelog)에 대한 종속성과 각 종속성에 대한 구성 요소 버전을 정의하는 의미 체계 버전 제약 조건이 나열되어 있습니다. [AWS IoT Greengrass 콘솔](https://console.aws.amazon.com//greengrass)에서도 각 구성 요소 버전에 대한 종속성을 볼 수 있습니다. 구성 요소 세부 정보 페이지에서 **종속성** 목록을 찾습니다.
------
#### [ 2.1.11 and 2.1.12 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.11 및 2.1.12에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.10 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.10에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.9 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.9에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.8 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.8에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.7 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.7에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.6 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.6에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.5 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.5에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.4 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.4에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.3 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.3에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.2 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.2에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.1 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.1에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
#### [ 2.1.0 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.0에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | 소프트 |
| [TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | >=2.1.0 <2.2.0 | 하드 |
| [TensorFlow Lite](tensorflow-lite-component.md) | >=2.5.0 <2.6.0 | 하드 |
------
## 구성
이 구성 요소는 구성 요소를 배포할 때 사용자 지정할 수 있는 다음 구성 파라미터를 제공합니다.
`accessControl`
(선택 사항) 구성 요소가 기본 알림 주제에 메시지를 게시할 수 있도록 허용하는 [권한 부여 정책](interprocess-communication.md#ipc-authorization-policies)이 있는 객체입니다.
기본값:
```
{
"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`
(선택 사항) 추론 결과를 게시하려는 주제입니다. 이 값을 수정하는 경우에는 사용자 지정 주제 이름과 일치하도록 `accessControl` 파라미터의 `resources` 값도 수정해야 합니다.
기본값: `ml/tflite/object-detection`
`Accelerator`
사용하려는 액셀러레이터입니다. 지원되는 값은 `cpu` 및 `gpu`입니다.
종속 모델 구성 요소의 샘플 모델은 CPU 액셀러레이션만 지원합니다. 다른 사용자 지정 모델에서 GPU 액셀러레이션을 사용하려면 [사용자 지정 모델 구성 요소를 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)하여 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의합니다.
기본값: `cpu`
`ImageDirectory`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽는 디바이스의 폴더 경로입니다. 이 값은 읽기/쓰기 액세스 권한이 있는 디바이스의 모든 위치로 수정할 수 있습니다.
기본값: `/greengrass/v2/packages/artifacts-unarchived/component-name/object_detection/sample_images/`
`UseCamera` 값을 `true`로 설정하는 경우 이 구성 파라미터는 무시됩니다.
`ImageName`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 예측하기 위한 입력으로 사용하는 이미지의 이름입니다. 구성 요소는 `ImageDirectory`에 지정된 폴더에서 이미지를 찾습니다. 기본적으로 구성 요소는 기본 이미지 디렉터리의 샘플 이미지를 사용합니다.는 `jpeg`, `jpg`, 및 이미지 형식을 AWS IoT Greengrass 지원합니다`png``npy`.
기본값: `objects.jpg`
`UseCamera` 값을 `true`로 설정하는 경우 이 구성 파라미터는 무시됩니다.
`InferenceInterval`
(선택 사항) 추론 코드가 예측한 각 예측 사이의 시간(초)입니다. 샘플 추론 코드는 무기한으로 실행되며 지정된 시간 간격으로 예측을 반복합니다. 예를 들어 카메라로 촬영한 이미지를 실시간 예측에 사용하려는 경우 이 간격을 더 짧게 변경할 수 있습니다.
기본값: `3600`
`ModelResourceKey`
(선택 사항) 종속 퍼블릭 모델 구성 요소에 사용되는 모델입니다. 사용자 지정 구성 요소로 퍼블릭 모델 구성 요소를 재정의하는 경우에만 이 파라미터를 수정합니다.
기본값:
```
{
"model": "TensorFlowLite-SSD"
}
```
`UseCamera`
(선택 사항) Greengrass 코어 디바이스에 연결된 카메라의 이미지를 사용할지 여부를 정의하는 문자열 값입니다. 지원되는 값은 `true` 및 `false`입니다.
이 값을 `true`로 설정하면 샘플 추론 코드가 디바이스의 카메라에 액세스하여 캡처된 이미지에서 로컬로 추론을 실행합니다. `ImageName` 및 `ImageDirectory` 파라미터의 값은 무시됩니다. 이 구성 요소를 실행하는 사용자에게 카메라가 촬영한 이미지를 저장하는 위치에 대한 읽기/쓰기 액세스 권한이 있는지 확인합니다.
기본값: `false`
이 구성 요소의 레시피를 보면 기본 구성에는 `UseCamera` 구성 파라미터가 표시되지 않습니다. 그러나 구성 요소를 배포하는 경우 [구성 병합 업데이트](update-component-configurations.md)에서 이 파라미터의 값을 수정할 수 있습니다.
`UseCamera`를 `true`로 설정하면 추론 구성 요소가 런타임 구성 요소에 의해 생성된 가상 환경에서 카메라에 액세스할 수 있도록 심볼릭 링크도 생성해야 합니다. 샘플 추론 구성 요소와 함께 카메라를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [구성 요소 구성 업데이트](ml-tutorial-image-classification-camera.md) 섹션을 참조하세요.
**참고**
이 구성 요소의 레시피를 보면 기본 구성에는 `UseCamera` 구성 파라미터가 표시되지 않습니다. 그러나 구성 요소를 배포하는 경우 [구성 병합 업데이트](update-component-configurations.md)에서 이 파라미터의 값을 수정할 수 있습니다.
`UseCamera`를 `true`로 설정하면 추론 구성 요소가 런타임 구성 요소에 의해 생성된 가상 환경에서 카메라에 액세스할 수 있도록 심볼릭 링크도 생성해야 합니다. 샘플 추론 구성 요소와 함께 카메라를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [구성 요소 구성 업데이트](ml-tutorial-image-classification-camera.md) 섹션을 참조하세요.
## 로컬 로그 파일
이 구성 요소는 다음 로그 파일을 사용합니다.
------
#### [ Linux ]
```
/greengrass/v2/logs/aws.greengrass.TensorFlowLiteObjectDetection.log
```
------
#### [ Windows ]
```
C:\greengrass\v2\logs\aws.greengrass.TensorFlowLiteObjectDetection.log
```
------
**이 구성 요소의 로그를 보려면**
+ 코어 디바이스에서 다음 명령을 실행하여 실시간으로 이 구성 요소의 로그 파일을 봅니다. `/greengrass/v2` 또는 *C:\$1greengrass\$1v2*를 AWS IoT Greengrass 루트 폴더의 경로로 바꿉니다.
------
#### [ 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
다음 표에는 각 구성 요소 버전의 변경 사항이 설명되어 있습니다.
| 버전 | 변경 사항 |
| --- | --- |
| 2.1.12 | Greengrass nucleus 2.12.5 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.11 | Greengrass nucleus 버전 2.12.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.10 | Greengrass nucleus 버전 2.11.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.9 | Greengrass nucleus 버전 2.10.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.8 | Greengrass nucleus 버전 2.9.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.7 | Greengrass nucleus 버전 2.8.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.6 | Greengrass nucleus 버전 2.7.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.5 | Greengrass nucleus 버전 2.6.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.4 | Greengrass nucleus 버전 2.5.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.3 | Greengrass nucleus 버전 2.4.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.2 | Greengrass nucleus 버전 2.3.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.1 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-object-detection-component.html) |
| 2.1.0 | 초기 버전입니다. |
# TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소
TensorFlow Lite 이미지 분류 모델 저장소(`variant.TensorFlowLite.ImageClassification.ModelStore`)는 사전 훈련된 MobileNet v1 모델을 Greengrass 아티팩트로 포함하는 기계 학습 모델 구성 요소입니다. 이 구성 요소에 사용되는 샘플 모델은 [TensorFlow Hub](https://tfhub.dev/)에서 가져왔으며 [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python)를 사용하여 구현되었습니다.
[TensorFlow Lite 이미지 분류](tensorflow-lite-image-classification-component.md) 추론 구성 요소는 이 구성 요소를 모델 소스의 종속성으로 사용합니다. 사용자 지정 훈련된 TensorFlow Lite 모델을 사용하려면 이 모델 구성 요소의 [사용자 지정 버전을 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)하고 사용자 지정 모델을 구성 요소 아티팩트로 포함합니다. 이 구성 요소의 레시피를 템플릿으로 사용하여 사용자 지정 모델 구성 요소를 생성할 수 있습니다.
**Topics**
+ [버전](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-versions)
+ [유형](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-type)
+ [운영 체제](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-os-support)
+ [요구 사항](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-requirements)
+ [종속성](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-dependencies)
+ [구성](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-configuration)
+ [로컬 로그 파일](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-log-file)
+ [Changelog](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-changelog)
## 버전
이 구성 요소에는 다음과 같은 버전이 있습니다.
+ 2.1.x
## 유형
이 구성 요소는 일반 구성 요소(`aws.greengrass.generic`)입니다. [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md)는 구성 요소의 수명 주기 스크립트를 실행합니다.
자세한 내용은 [구성 요소 유형](develop-greengrass-components.md#component-types) 단원을 참조하십시오.
## 운영 체제
이 구성 요소는 다음 운영 체제를 실행하는 코어 디바이스에 설치할 수 있습니다.
+ Linux
+ Windows
## 요구 사항
이 구성 요소에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
+ Amazon Linux 2 또는 Ubuntu 18.04를 실행 중인 Greengrass 코어 디바이스의 경우 [GNU C 라이브러리](https://www.gnu.org/software/libc/)(glibc) 버전 2.27 이상이 디바이스에 설치되어 있어야 합니다.
+ Raspberry Pi와 같은 Armv7l 디바이스에는 디바이스에 OpenCV-Python에 대한 종속성이 설치되어 있어야 합니다. 다음 명령을 실행하여 종속성을 설치합니다.
```
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
```
+ Raspberry Pi OS Bullseye를 실행하는 Raspberry Pi 디바이스는 다음과 같은 요구 사항을 충족해야 합니다.
+ 디바이스에 NumPy 1.22.4 이상이 설치되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 이전 버전의 NumPy가 포함되어 있으므로 다음 명령을 실행하여 디바이스에서 NumPy를 업그레이드할 수 있습니다.
```
pip3 install --upgrade numpy
```
+ 디바이스에서 레거시 카메라 스택이 활성화되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 기본적으로 활성화되어 있지만 호환되지 않는 새 카메라 스택이 포함되어 있으므로 레거시 카메라 스택을 활성화해야 합니다.
**레거시 카메라 스택을 활성화하려면**
1. 다음 명령을 실행하여 Raspberry Pi 구성 도구를 엽니다.
```
sudo raspi-config
```
1. **인터페이스 옵션**을 선택합니다.
1. **레거시 카메라**를 선택하여 레거시 카메라 스택을 활성화합니다.
1. Raspberry Pi를 재부팅합니다.
## 종속성
구성 요소를 배포할 때는 호환되는 버전의 종속성 AWS IoT Greengrass 도 배포합니다. 즉, 구성 요소를 성공적으로 배포하려면 구성 요소 및 모든 해당 종속성에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다. 이 섹션에는 이 구성 요소의 [릴리스된 버전](#tensorflow-lite-image-classification-model-store-component-changelog)에 대한 종속성과 각 종속성에 대한 구성 요소 버전을 정의하는 의미 체계 버전 제약 조건이 나열되어 있습니다. [AWS IoT Greengrass 콘솔](https://console.aws.amazon.com//greengrass)에서도 각 구성 요소 버전에 대한 종속성을 볼 수 있습니다. 구성 요소 세부 정보 페이지에서 **종속성** 목록을 찾습니다.
------
#### [ 2.1.11 and 2.1.12 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.11 및 2.1.12에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.10 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.10에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.9 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.9에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.8 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.8에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.7 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.7에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.6 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.6에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.5 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.5에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.4 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.4에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.3 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.3에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.2 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.2에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.1 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.1에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.0 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.0에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | 소프트 |
------
## 구성
이 구성 요소에는 구성 파라미터가 없습니다.
## 로컬 로그 파일
이 구성 요소는 로그를 출력하지 않습니다.
## Changelog
다음 표에는 각 구성 요소 버전의 변경 사항이 설명되어 있습니다.
| 버전 | 변경 사항 |
| --- | --- |
| 2.1.12 | Greengrass nucleus 2.12.5 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.11 | Greengrass nucleus 버전 2.12.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.10 | Greengrass nucleus 버전 2.11.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.9 | Greengrass nucleus 버전 2.10.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.8 | Greengrass nucleus 버전 2.9.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.7 | Greengrass nucleus 버전 2.8.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.6 | Greengrass nucleus 버전 2.7.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.5 | Greengrass nucleus 버전 2.6.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.4 | Greengrass nucleus 버전 2.5.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.3 | Greengrass nucleus 버전 2.4.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.2 | Greengrass nucleus 버전 2.3.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.1 | Greengrass nucleus 버전 2.2.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.0 | 초기 버전입니다. |
# TensorFlow Lite 객체 감지 모델 저장소
TensorFlow Lite 객체 감지 모델 저장소(`variant.TensorFlowLite.ObjectDetection.ModelStore`)는 사전 훈련된 Single Shot Detection(SSD) MobileNet 모델을 Greengrass 아티팩트로 포함하는 기계 학습 모델 구성 요소입니다. 이 구성 요소에 사용되는 샘플 모델은 [TensorFlow Hub](https://tfhub.dev/)에서 가져왔으며 [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python)를 사용하여 구현되었습니다.
[TensorFlow Lite 객체 감지](tensorflow-lite-object-detection-component.md) 추론 구성 요소는 이 구성 요소를 모델 소스의 종속성으로 사용합니다. 사용자 지정 훈련된 TensorFlow Lite 모델을 사용하려면 이 모델 구성 요소의 [사용자 지정 버전을 생성](ml-customization.md#override-public-model-store)하고 사용자 지정 모델을 구성 요소 아티팩트로 포함합니다. 이 구성 요소의 레시피를 템플릿으로 사용하여 사용자 지정 모델 구성 요소를 생성할 수 있습니다.
**Topics**
+ [버전](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-versions)
+ [유형](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-type)
+ [운영 체제](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-os-support)
+ [요구 사항](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-requirements)
+ [종속성](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-dependencies)
+ [구성](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-configuration)
+ [로컬 로그 파일](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-log-file)
+ [Changelog](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-changelog)
## 버전
이 구성 요소에는 다음과 같은 버전이 있습니다.
+ 2.1.x
## 유형
이 구성 요소는 일반 구성 요소(`aws.greengrass.generic`)입니다. [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md)는 구성 요소의 수명 주기 스크립트를 실행합니다.
자세한 내용은 [구성 요소 유형](develop-greengrass-components.md#component-types) 단원을 참조하십시오.
## 운영 체제
이 구성 요소는 다음 운영 체제를 실행하는 코어 디바이스에 설치할 수 있습니다.
+ Linux
+ Windows
## 요구 사항
이 구성 요소에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
+ Amazon Linux 2 또는 Ubuntu 18.04를 실행 중인 Greengrass 코어 디바이스의 경우 [GNU C 라이브러리](https://www.gnu.org/software/libc/)(glibc) 버전 2.27 이상이 디바이스에 설치되어 있어야 합니다.
+ Raspberry Pi와 같은 Armv7l 디바이스에는 디바이스에 OpenCV-Python에 대한 종속성이 설치되어 있어야 합니다. 다음 명령을 실행하여 종속성을 설치합니다.
```
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
```
+ Raspberry Pi OS Bullseye를 실행하는 Raspberry Pi 디바이스는 다음과 같은 요구 사항을 충족해야 합니다.
+ 디바이스에 NumPy 1.22.4 이상이 설치되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 이전 버전의 NumPy가 포함되어 있으므로 다음 명령을 실행하여 디바이스에서 NumPy를 업그레이드할 수 있습니다.
```
pip3 install --upgrade numpy
```
+ 디바이스에서 레거시 카메라 스택이 활성화되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 기본적으로 활성화되어 있지만 호환되지 않는 새 카메라 스택이 포함되어 있으므로 레거시 카메라 스택을 활성화해야 합니다.
**레거시 카메라 스택을 활성화하려면**
1. 다음 명령을 실행하여 Raspberry Pi 구성 도구를 엽니다.
```
sudo raspi-config
```
1. **인터페이스 옵션**을 선택합니다.
1. **레거시 카메라**를 선택하여 레거시 카메라 스택을 활성화합니다.
1. Raspberry Pi를 재부팅합니다.
## 종속성
구성 요소를 배포할 때는 호환되는 버전의 종속성 AWS IoT Greengrass 도 배포합니다. 즉, 구성 요소를 성공적으로 배포하려면 구성 요소 및 모든 해당 종속성에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다. 이 섹션에는 이 구성 요소의 [릴리스된 버전](#tensorflow-lite-object-detection-model-store-component-changelog)에 대한 종속성과 각 종속성에 대한 구성 요소 버전을 정의하는 의미 체계 버전 제약 조건이 나열되어 있습니다. [AWS IoT Greengrass 콘솔](https://console.aws.amazon.com//greengrass)에서도 각 구성 요소 버전에 대한 종속성을 볼 수 있습니다. 구성 요소 세부 정보 페이지에서 **종속성** 목록을 찾습니다.
------
#### [ 2.1.11 and 2.1.12 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.11 및 2.1.12에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.10 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.10에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.9 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.9에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.8 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.8에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.7 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.7에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.6 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.6에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.5 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.5에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.4 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.4에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.3 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.3에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.2 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.2에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.1 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.1에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.1.0 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.1.0에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | 소프트 |
------
## 구성
이 구성 요소에는 구성 파라미터가 없습니다.
## 로컬 로그 파일
이 구성 요소는 로그를 출력하지 않습니다.
## Changelog
다음 표에는 각 구성 요소 버전의 변경 사항이 설명되어 있습니다.
| 버전 | 변경 사항 |
| --- | --- |
| 2.1.12 | Greengrass nucleus 2.12.5 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.11 | Greengrass nucleus 버전 2.12.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.10 | Greengrass nucleus 버전 2.11.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.9 | Greengrass nucleus 버전 2.10.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.8 | Greengrass nucleus 버전 2.9.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.7 | Greengrass nucleus 버전 2.8.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.6 | Greengrass nucleus 버전 2.7.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.5 | Greengrass nucleus 버전 2.6.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.4 | Greengrass nucleus 버전 2.5.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.3 | Greengrass nucleus 버전 2.4.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.2 | Greengrass nucleus 버전 2.3.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.1 | Greengrass nucleus 버전 2.2.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.1.0 | 초기 버전입니다. |
# TensorFlow Lite 런타임
TensorFlow Lite 런타임 구성 요소(`variant.TensorFlowLite`)에는 디바이스의 가상 환경에 [TensorFlow Lite](https://www.tensorflow.org/lite/guide/python) 버전 2.5.0 및 해당 종속성을 설치하는 스크립트가 포함되어 있습니다. [TensorFlow Lite 이미지 분류](tensorflow-lite-image-classification-component.md) 및 [TensorFlow Lite 객체 감지](tensorflow-lite-object-detection-component.md) 구성 요소는 이 런타임 구성 요소를 TensorFlow Lite 설치를 위한 종속성으로 사용합니다.
**참고**
TensorFlow Lite 런타임 구성 요소 v2.5.6 이상은 TensorFlow Lite 런타임 및 해당 종속성의 기존 설치를 재설치합니다. 이 재설치는 코어 디바이스에서 TensorFlow Lite의 호환 버전과 해당 종속성을 실행하는 데 도움이 됩니다.
다른 런타임을 사용하려면 이 구성 요소의 레시피를 템플릿으로 사용하여 [사용자 지정 기계 학습 구성 요소](ml-customization.md)를 생성하면 됩니다.
**Topics**
+ [버전](#tensorflow-lite-component-versions)
+ [유형](#tensorflow-lite-component-type)
+ [운영 체제](#tensorflow-lite-component-os-support)
+ [요구 사항](#tensorflow-lite-component-requirements)
+ [종속성](#tensorflow-lite-component-dependencies)
+ [구성](#tensorflow-lite-component-configuration)
+ [사용법](#tensorflow-lite-component-usage)
+ [로컬 로그 파일](#tensorflow-lite-component-log-file)
+ [Changelog](#tensorflow-lite-component-changelog)
## 버전
이 구성 요소에는 다음과 같은 버전이 있습니다.
+ 2.5.x
## 유형
이 구성 요소는 일반 구성 요소(`aws.greengrass.generic`)입니다. [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md)는 구성 요소의 수명 주기 스크립트를 실행합니다.
자세한 내용은 [구성 요소 유형](develop-greengrass-components.md#component-types) 단원을 참조하십시오.
## 운영 체제
이 구성 요소는 다음 운영 체제를 실행하는 코어 디바이스에 설치할 수 있습니다.
+ Linux
+ Windows
## 요구 사항
이 구성 요소에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다.
+ Amazon Linux 2 또는 Ubuntu 18.04를 실행 중인 Greengrass 코어 디바이스의 경우 [GNU C 라이브러리](https://www.gnu.org/software/libc/)(glibc) 버전 2.27 이상이 디바이스에 설치되어 있어야 합니다.
+ Raspberry Pi와 같은 Armv7l 디바이스에는 디바이스에 OpenCV-Python에 대한 종속성이 설치되어 있어야 합니다. 다음 명령을 실행하여 종속성을 설치합니다.
```
sudo apt-get install libopenjp2-7 libilmbase23 libopenexr-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libgtk-3-0 libwebp-dev
```
+ Raspberry Pi OS Bullseye를 실행하는 Raspberry Pi 디바이스는 다음과 같은 요구 사항을 충족해야 합니다.
+ 디바이스에 NumPy 1.22.4 이상이 설치되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 이전 버전의 NumPy가 포함되어 있으므로 다음 명령을 실행하여 디바이스에서 NumPy를 업그레이드할 수 있습니다.
```
pip3 install --upgrade numpy
```
+ 디바이스에서 레거시 카메라 스택이 활성화되어 있어야 합니다. Raspberry Pi OS Bullseye에는 기본적으로 활성화되어 있지만 호환되지 않는 새 카메라 스택이 포함되어 있으므로 레거시 카메라 스택을 활성화해야 합니다.
**레거시 카메라 스택을 활성화하려면**
1. 다음 명령을 실행하여 Raspberry Pi 구성 도구를 엽니다.
```
sudo raspi-config
```
1. **인터페이스 옵션**을 선택합니다.
1. **레거시 카메라**를 선택하여 레거시 카메라 스택을 활성화합니다.
1. Raspberry Pi를 재부팅합니다.
### 엔드포인트 및 포트
기본적으로 이 구성 요소에 코어 디바이스에서 사용하는 플랫폼에 따라 `apt`, `yum`, `brew`, `pip` 명령을 사용하여 패키지를 설치하는 설치 관리자 스크립트를 사용합니다. 이 구성 요소는 설치 관리자 스크립트를 실행하기 위해 다양한 패키지 인덱스 및 리포지토리에 대한 아웃바운드 요청을 수행할 수 있어야 합니다. 프록시 또는 방화벽을 통해 이 구성 요소의 아웃바운드 트래픽을 허용하려면 코어 디바이스가 설치를 위해 연결되는 패키지 인덱스 및 리포지토리의 엔드포인트를 식별해야 합니다.
이 구성 요소의 설치 스크립트에 필요한 엔드포인트를 식별하는 경우 다음 사항을 고려하세요.
+ 엔드포인트는 코어 디바이스의 플랫폼에 따라 다릅니다. 예를 들어 Ubuntu를 실행하는 코어 디바이스는 `yum` 또는 `brew` 대신 `apt`를 사용합니다. 또한 동일한 패키지 인덱스를 사용하는 디바이스의 소스 목록은 다를 수 있으므로 서로 다른 리포지토리에서 패키지를 검색할 수 있습니다.
+ 각 디바이스에는 패키지를 검색할 위치를 정의하는 자체 소스 목록이 있으므로 동일한 패키지 인덱스를 사용하는 여러 디바이스 간에 엔드포인트가 다를 수 있습니다.
+ 엔드포인트는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 각 패키지 인덱스는 패키지를 다운로드하는 리포지토리의 URL을 제공하며 패키지 소유자는 패키지 인덱스가 제공하는 URL을 변경할 수 있습니다.
이 구성 요소에서 설치하는 종속성에 대한 자세한 내용과 설치 프로그램 스크립트를 비활성화하는 방법은 [UseInstaller](#tensorflow-lite-component-config-useinstaller-term) 구성 파라미터를 참조하세요.
기본 작업에 필요한 엔드포인트와 포트에 대한 자세한 내용은 [프록시 또는 방화벽을 통해 디바이스 트래픽 허용](allow-device-traffic.md) 섹션을 참조하세요.
## 종속성
구성 요소를 배포할 때는 호환되는 버전의 종속성 AWS IoT Greengrass 도 배포합니다. 즉, 구성 요소를 성공적으로 배포하려면 구성 요소 및 모든 해당 종속성에 대한 요구 사항을 충족해야 합니다. 이 섹션에는 이 구성 요소의 [릴리스된 버전](#tensorflow-lite-component-changelog)에 대한 종속성과 각 종속성에 대한 구성 요소 버전을 정의하는 의미 체계 버전 제약 조건이 나열되어 있습니다. [AWS IoT Greengrass 콘솔](https://console.aws.amazon.com//greengrass)에서도 각 구성 요소 버전에 대한 종속성을 볼 수 있습니다. 구성 요소 세부 정보 페이지에서 **종속성** 목록을 찾습니다.
------
#### [ 2.5.14 and 2.5.15 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.5.14 및 2.5.15에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.13.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.5.13 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.5.13에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.12.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.5.12 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.5.12에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.11.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.5.11 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.5.11에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.10.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.5.10 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.5.10에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.9.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.5.9 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.5.9에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.8.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.5.8 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.5.8에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.7.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.5.5 - 2.5.7 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.5.5\$12.5.7에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.6.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.5.3 and 2.5.4 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.5.3 및 2.5.4에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.5.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.5.2 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.5.2에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.4.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.5.1 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.5.1에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.3.0 | 소프트 |
------
#### [ 2.5.0 ]
다음 표에는 이 구성 요소의 버전 2.5.0에 대한 종속성이 나열되어 있습니다.
| 종속성 | 호환 버전 | 종속성 유형 |
| --- | --- | --- |
| [Greengrass nucleus](greengrass-nucleus-component.md) | >=2.0.0 <2.2.0 | 소프트 |
------
구성 요소 종속성에 대한 자세한 내용은 [구성 요소 레시피 참조](component-recipe-reference.md#recipe-reference-component-dependencies)를 참조하세요.
## 구성
이 구성 요소는 구성 요소를 배포할 때 사용자 지정할 수 있는 다음 구성 파라미터를 제공합니다.
`MLRootPath`
(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽고 추론 결과를 쓰는 Linux 코어 디바이스의 폴더 경로입니다. 이 값은 해당 구성 요소를 실행하는 사용자에게 읽기/쓰기 권한이 있는 디바이스의 모든 위치로 수정할 수 있습니다.
기본값: `/greengrass/v2/work/variant.TensorFlowLite/greengrass_ml`
`WindowsMLRootPath`
이 기능은 이 구성 요소의 v1.6.6 이상에 사용할 수 있습니다.
(선택 사항) 추론 구성 요소가 이미지를 읽고 추론 결과를 쓰는 Windows 코어 디바이스의 폴더 경로입니다. 이 값은 해당 구성 요소를 실행하는 사용자에게 읽기/쓰기 권한이 있는 디바이스의 모든 위치로 수정할 수 있습니다.
기본값: `C:\greengrass\v2\\work\\variant.DLR\\greengrass_ml`
`UseInstaller`
(선택 사항) 이 구성 요소의 설치 관리자 스크립트를 사용하여 TensorFlow Lite와 해당 종속성을 설치할지 여부를 정의하는 문자열 값입니다. 지원되는 값은 `true` 및 `false`입니다.
TensorFlow Lite 설치에 사용자 지정 스크립트를 사용하려는 경우 또는 사전 빌드된 Linux 이미지에 런타임 종속성을 포함하려는 경우에는 이 값을 `false`로 설정합니다. 이 구성 요소를 AWS제공 TensorFlow Lite 추론 구성 요소와 함께 사용하려면 종속성을 포함하여 다음 라이브러리를 설치하고 ML 구성 요소를 `ggc_user`실행하는와 같은 시스템 사용자가 사용할 수 있도록 합니다.
+ [Python](https://www.python.org/downloads/) 3.8 이상(사용 중인 Python 버전의 경우 `pip` 포함)
+ [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/)
+ [AWS IoT Device SDK Python용 v2](https://github.com/aws/aws-iot-device-sdk-python-v2)
+ [AWS 공통 런타임(CRT) Python](https://github.com/awslabs/aws-crt-python)
+ [Picamera](https://picamera.readthedocs.io/en/release-1.13/)(Raspberry Pi 디바이스용)
+ [`awscam` 모듈](https://docs.aws.amazon.com/deeplens/latest/dg/deeplens-library-awscam-module.html)( AWS DeepLens 디바이스용)
+ libGL(Linux 디바이스용)
기본값: `true`
## 사용법
`UseInstaller` 구성 파라미터가 `true`로 설정된 이 구성 요소를 사용하여 디바이스에 TensorFlow Lite와 해당 종속성을 설치합니다. 이 구성 요소는 디바이스에 TensorFlow Lite에 필요한 OpenCV 및 NumPy 라이브러리를 포함하는 가상 환경을 설정합니다.
**참고**
이 구성 요소의 설치 프로그램 스크립트에서도 디바이스에 가상 환경을 구성하고 설치된 기계 학습 프레임워크를 사용하는 데 필요한 추가 시스템 라이브러리의 최신 버전을 설치합니다. 그러면 디바이스의 기존 시스템 라이브러리가 업그레이드될 수 있습니다. 지원되는 각 운영 체제별로 이 구성 요소가 설치하는 라이브러리의 목록은 다음 표를 참조하세요. 이 설치 프로세스를 사용자 지정하려면 `UseInstaller` 구성 파라미터를 `false`로 설정하고 자체 설치 관리자 스크립트를 개발합니다.
| 플랫폼 | 디바이스 시스템에 설치된 라이브러리 | 가상 환경에 설치된 라이브러리 |
| --- | --- | --- |
| Armv7l | build-essential, cmake, ca-certificates, git | setuptools, wheel |
| Amazon Linux 2 | mesa-libGL | 없음 |
| Ubuntu | wget | 없음 |
추론 구성 요소를 배포할 때 이 런타임 구성 요소는 먼저 디바이스에 이미 TensorFlow Lite 및 해당 종속성이 설치되어 있는지 확인합니다. 그렇지 않으면 런타임 구성 요소가 이를 대신 설치합니다.
## 로컬 로그 파일
이 구성 요소는 다음 로그 파일을 사용합니다.
------
#### [ Linux ]
```
/greengrass/v2/logs/variant.TensorFlowLite.log
```
------
#### [ Windows ]
```
C:\greengrass\v2\logs\variant.TensorFlowLite.log
```
------
**이 구성 요소의 로그를 보려면**
+ 코어 디바이스에서 다음 명령을 실행하여 실시간으로 이 구성 요소의 로그 파일을 봅니다. `/greengrass/v2` 또는 *C:\$1greengrass\$1v2*를 AWS IoT Greengrass 루트 폴더의 경로로 바꿉니다.
------
#### [ 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
다음 표에는 각 구성 요소 버전의 변경 사항이 설명되어 있습니다.
| 버전 | 변경 사항 |
| --- | --- |
| 2.5.15 | Greengrass nucleus 2.12.5 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.5.14 | Greengrass nucleus 버전 2.12.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.5.13 | Greengrass nucleus 버전 2.11.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.5.12 | Greengrass nucleus 버전 2.10.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.5.11 | Greengrass nucleus 버전 2.9.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.5.10 | Greengrass nucleus 버전 2.8.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.5.9 | Greengrass nucleus 버전 2.7.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.5.8 | Greengrass nucleus 버전 2.6.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.5.7 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.html) |
| 2.5.6 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.html) |
| 2.5.5 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.html) |
| 2.5.4 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/greengrass/v2/developerguide/tensorflow-lite-component.html) |
| 2.5.3 | Greengrass nucleus 버전 2.4.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.5.2 | Greengrass nucleus 버전 2.3.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.5.1 | Greengrass nucleus 버전 2.2.0 릴리스용으로 업데이트된 버전입니다. |
| 2.5.0 | 초기 버전입니다. |