Aviso de fim do suporte: em 31 de outubro de 2025, o suporte para o Amazon Lookout for Vision AWS será interrompido. Depois de 31 de outubro de 2025, você não poderá mais acessar o console do Lookout for Vision ou os recursos do Lookout for Vision. Para obter mais informações, visite esta postagem do blog.
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Configurações do pacote
Use as informações a seguir para decidir as configurações do pacote para seu trabalho de empacotamento de modelo.
Para criar um trabalho de empacotamento de modelo, consulte Empacotando seu modelo (console) ouEmpacotando seu modelo (SDK).
Hardware de destino
Você pode escolher um dispositivo ou plataforma de destino para seu modelo, mas não ambos. Para obter mais informações, consulte Dispositivos, arquiteturas de chip e sistemas operacionais testados.
Target Device
O dispositivo alvo do modelo, como o NVIDIA® Jetson AGX
Plataforma de destino
O Amazon Lookout for Vision oferece suporte às seguintes configurações de plataforma:
Arquiteturas X86_64 (versão de 64 bits do conjunto de instruções x86) e Aarch64 (CPU ARMv8 de 64 bits).
Sistema operacional Linux
Inferência usando aceleradores NVIDIA ou CPU.
Você precisa especificar as opções corretas do compilador para sua plataforma de destino.
Opções do compilador
As opções do compilador permitem que você especifique a plataforma de destino para seu dispositivo AWS IoT Greengrass Version 2 principal. Atualmente, você pode especificar as seguintes opções do compilador.
Aceleradora NVIDIA
gpu-code
— Especifica o código da gpu do dispositivo principal que executa o componente do modelo.trt-ver
— Especifica a versão do TensorRT no formato x.y.z.cuda-ver
— Especifica a versão CUDA no formato x.y.
Acelerador de CPU
(Opcional)
mcpu
— especifica o conjunto de instruções. Por exemplocore-avx2
. Se você não fornecer um valor, o Lookout for Vision usará ocore-avx2
valor.
Você especifica as opções no formato JSON. Por exemplo:
{"gpu-code": "
sm_75
", "trt-ver": "7.1.3
", "cuda-ver": "10.2
"}
Para obter mais exemplos, consulte Dispositivos, arquiteturas de chip e sistemas operacionais testados.
Configurações do componente
O trabalho de empacotamento do modelo cria um componente de modelo que contém seu modelo. O trabalho cria artefatos que são AWS IoT Greengrass V2 usados para implantar o componente do modelo no dispositivo principal.
Você não pode criar um componente de modelo com o mesmo nome e versão de componente de um componente existente.
Nome do componente
Um nome para o componente do modelo que o Lookout for Vision cria durante o empacotamento do modelo. O nome do componente que você especifica é exibido no AWS IoT Greengrass V2 console. Você usa o nome do componente na receita que você cria para o componente do aplicativo cliente. Para obter mais informações, consulte Criando o componente do aplicativo cliente.
Descrição do componente
(Opcional) Uma descrição do componente do modelo.
Versão do componente.
Um número de versão para o componente do modelo. Você pode aceitar o número de versão padrão ou escolher o seu próprio. O número da versão deve seguir o sistema semântico de números da versão — major.minor.patch. Por exemplo, a versão 1.0.0 representa a primeira versão principal de um componente. Para obter mais informações, consulte Versionamento semântico 2.0.0
Localização do componente
O local do Amazon S3 em que você deseja que o trabalho de empacotamento do modelo salve os artefatos do componente do modelo. O bucket do Amazon S3 deve estar na mesma região da AWS e conta da AWS em que você usa. AWS IoT Greengrass Version 2 Para criar um bucket do Amazon S3, consulte Criação de um bucket.
Tags
Você pode identificar, organizar, pesquisar e filtrar seus componentes usando tags. Cada tag é um rótulo que consiste em um valor e uma chave definida pelo usuário. As tags são anexadas ao componente do modelo quando o trabalho de empacotamento do modelo cria o componente do modelo no Greengrass. Um componente é um recurso do AWS IoT Greengrass V2. As tags não estão anexadas a nenhum dos seus recursos do Lookout for Vision, como seus modelos. Para obter mais informações, consulte Como rotular recursos da AWS.