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모델 배포
Amazon S3에서 컴파일된 모델을 디바이스로 다운로드하고 DLR
계속 진행하기 전에 Edge 디바이스가 SageMaker Neo에서 지원되는지 확인하세요. 지원되는 엣지 디바이스를 알아보려면 지원되는 프레임워크, 디바이스, 시스템, 아키텍처를 참고하십시오. 컴파일 작업을 제출했을 때 대상 엣지 디바이스를 지정했는지 확인하십시오. Neo를 사용하여 모델 컴파일하기를 참고하십시오.
컴파일된 모델 배포(DLR)
DLR
다음 pip 명령을 사용하여 DLR 패키지의 최신 릴리스를 설치할 수 있습니다.
pip install dlr
GPU 대상 또는 x86이 아닌 엣지 디바이스에 DLR을 설치하려면 사전 빌드된 바이너리에 대한 릴리스
pip install https://neo-ai-dlr-release.s3-us-west-2.amazonaws.com/v1.3.0/pi-armv7l-raspbian4.14.71-glibc2_24-libstdcpp3_4/dlr-1.3.0-py3-none-any.whl
모델 배포(AWS IoT Greengrass)
AWS IoT Greengrass는 클라우드 기능을 로컬 장치로 확장합니다. 이를 통해 디바이스는 정보 소스에 더 가까운 데이터를 수집 및 분석하고, 로컬 이벤트에 자율적으로 반응하고, 로컬 네트워크에서 서로 안전하게 통신할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass를 사용하면 클라우드 트레이닝 모델을 사용하여 로컬에서 생성된 데이터에 대해 엣지에서 머신 러닝 추론을 수행할 수 있습니다. 현재 ARM Cortex-A, 인텔 아톰 및 Nvidia Jetson 시리즈 프로세서를 기반으로 하는 모든 AWS IoT Greengrass 장치에 모델을 배포할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass를 사용하여 기계 학습 추론을 수행하기 위해 Lambda 추론 애플리케이션을 배포하는 방법에 대한 자세한 내용은 관리 콘솔을 사용하여 최적화된 기계 학습 추론을 구성하는 방법을 참조하십시오. AWS