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部署模型

您可以通过以下方式将计算模块部署到资源受限的边缘设备上：将编译后的模型从 Amazon S3 下载到设备并使用 DLR，也可以使用 AWS IoT Greengrass。

在继续操作之前，请确保 SageMaker Neo 必须支持您的边缘设备。请参阅支持的框架、设备、系统和架构，以了解支持哪些边缘设备。确保您在提交编译作业时指定了目标边缘设备，请参阅使用 Neo 编译模型。

部署编译的模型 (DLR)

DLR 是用于深度学习模型和决策树模型的紧凑型通用运行时系统。DLR 使用 TVM 运行时系统、Treelite 运行时系统、NVIDIA TensorRT™，并且可以包括其他特定于硬件的运行时系统。DLR 提供统一的 Python/C++ API，用于在各种设备上加载和运行编译的模型。

您可以使用以下 pip 命令安装最新版本的 DLR 软件包：

pip install dlr

要在 GPU 目标或非 x86 边缘设备上安装 DLR，请参阅版本以获取预构建的二进制文件，或参阅安装 DLR 以根据源代码构建 DLR。例如，要为 Raspberry Pi 3 安装 DLR，可以使用：

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

部署模型 (AWS IoT Greengrass)

AWS 物联网 Greengrass 将云功能扩展到本地设备。它使得设备可以更靠近信息源来收集和分析数据，自主响应本地事件，同时在本地网络上彼此安全地通信。借助 AWS IoT Greengrass，您可以使用云训练模型在边缘对本地生成的数据进行机器学习推理。目前，你可以在所有基于 ARM Cortex-A、英特尔凌动和 Nvidia Jetson 系列处理器的 AWS 物联网 Greengrass 设备上部署模型。有关部署 Lambda 推理应用程序以通过 Io AWS T Greengrass 执行机器学习推理的更多信息，请参阅如何使用管理控制台配置优化的机器学习推理。 AWS