엣지 디바이스

Amazon SageMaker Neo는 널리 사용되는 기계 학습 프레임워크에 대한 컴파일 지원을 제공합니다. Raspberry Pi 3, Texas Instruments의 Sitara, Jetson TX1 등 NEO로 컴파일된 엣지 디바이스를 배포할 수 있습니다. 지원되는 프레임워크 및 엣지 디바이스의 전체 목록은 지원되는 프레임워크, 디바이스, 시스템 및 아키텍처를 참조하세요.

서비스를 사용할 수 있도록 엣지 디바이스를 구성해야 합니다. AWS 이 구성을 실행하는 방법은 디바이스에 DLR 및 Boto3를 설치하는 것입니다. 이렇게 하려면 인증 자격 증명을 설정해야 합니다. 자세한 내용은 Boto3 AWS 구성을 참조하십시오. 모델이 컴파일되고 엣지 디바이스가 구성되면 Amazon S3에서 엣지 디바이스로 해당 모델을 다운로드할 수 있습니다. 그런 다음 딥 러닝 런타임(DLR)을 사용하여 컴파일된 모델을 읽고 추론을 수행할 수 있습니다.

처음 사용하는 경우에는 시작 안내서를 읽어 보는 것이 좋습니다. 이 안내서는 보안 인증을 설정하고, 모델을 컴파일하고, 모델을 Raspberry Pi 3에 배포하고, 이미지를 추론하는 방법을 안내합니다.