教程：开始使用 A SageMaker I 边缘管理器 - Amazon IoT Greengrass
先决条件在 SageMaker AI 边缘管理器中设置创建示例组件运行示例图像分类推理
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教程：开始使用 A SageMaker I 边缘管理器

重要

SageMaker AI 边缘管理器已于 2024 年 4 月 26 日停产。有关继续将模型部署到边缘设备的更多信息，请参阅 SageMaker AI Edge Manager 生命周期终止。

Amazon SageMaker AI Edge Manager 是一款在边缘设备上运行的软件代理。 SageMaker AI Edge Manager 为边缘设备提供模型管理，因此您可以直接在 Greengrass 核心设备上打包和使用 SageMaker Amazon AI Neo 编译的模型。通过使用 SageMaker AI Edge Manager，您还可以对核心设备的模型输入和输出数据进行采样，并将这些数据发送到 Amazon Web Services 云 进行监控和分析。有关 SageMaker AI Edge Manager 如何在 Greengrass 核心设备上工作的更多信息，请参阅。在 Greengrass 核心设备上使用亚马逊 SageMaker AI 边缘管理器

本教程向您展示如何开始在现有核心设备上使用 SageMaker AI Edge Manager 以及 Amazon提供的示例组件。这些示例组件使用 SageMaker AI Edge Manager 组件作为依赖项来部署 Edge Manager 代理，并使用使用 SageMaker AI Neo 编译的预训练模型执行推理。有关 SageMaker AI 边缘管理器代理的更多信息，请参阅 A mazon SageMaker AI 开发者指南中的 A SageMaker I Edge Manager。

要在现有 Greengrass 核心设备上设置和使用 SageMaker AI Edge Manager 代理 Amazon ，请提供可用于创建以下示例推理和建模组件的示例代码。

  • 图像分类

    • com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ImageClassification

    • com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ImageClassification.Model

  • 对象检测

    • com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ObjectDetection

    • com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ObjectDetection.Model

本教程向您展示如何部署示例组件和 SageMaker AI Edge Manager 代理。

先决条件

要完成本教程，您必须满足以下先决条件：

  • 在 Amazon Linux 2、基于 Debian 的 Linux 平台（x86_64 或 Armv8）或 Windows（x86_64）上运行的 Greengrass 核心设备。如果没有，请参阅教程：入门 Amazon IoT Greengrass V2。

  • 核心设备上已安装 Python 3.6 或更高版本，包括适用于您的 Python 版本的 pip。

  • 核心设备上已安装 OpenGL API GLX 运行时（libgl1-mesa-glx）。

  • 具有管理员权限的 Amazon Identity and Access Management (IAM) 用户。

  • 一台支持互联网连接的 Windows、Mac 或类 Unix 开发计算机，满足以下要求：

  • 以下 S3 存储桶在与您的 Greengrass 核心设备相同 Amazon Web Services 账户 且 Amazon Web Services 区域 与您的 Greengrass 核心设备相同的情况下创建：

    • 用于存储示例推理和模型组件中包含的构件的 S3 存储桶。本教程使用 amzn-s3-demo-bucket1 来指代此存储桶。

    • 与 A SageMaker I 边缘设备队列关联的 S3 存储桶。 SageMaker AI Edge Manager 需要一个 S3 存储桶来创建边缘设备队列，并存储在设备上运行推理的示例数据。本教程使用 amzn-s3-demo-bucket2 来指代此存储桶。

    有关创建 S3 存储桶的更多信息，请参阅 Amazon S3 入门。

  • 已为 Greengrass 设备角色配置以下项：

    • 允许 credentials.iot.amazonaws.com 和 sagemaker.amazonaws.com 担任该角色的信任关系，如以下 IAM 策略示例所示。

      { 
  "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" 
    } 
  ] 
}

    • I AmazonSageMakerEdgeDeviceFleetPolicyAM 托管策略。

    • I AmazonSageMakerFullAccessAM 托管策略。

    • 适用于包含您的组件构件的 S3 存储桶的 s3:GetObject 操作，如以下 IAM 策略示例所示。

      {
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
  {
    "Action": [
      "s3:GetObject"
    ],
    "Resource": [
      "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket1/*"
    ],
    "Effect": "Allow"
  }
  ]
}

在 AI Edge Manager 中设置你的 Greengrass 核心设备 SageMaker

SageMaker AI Edge Manager 中的边缘设备队列是按逻辑分组的设备的集合。要将 SageMaker AI Edge Manager 与一起使用 Amazon IoT Greengrass，您必须创建一个边缘设备队列，该队列使用的 Amazon IoT 角色别名与您部署 SageMaker AI Edge Manager 代理的 Greengrass 核心设备相同。然后，您必须将核心设备注册为该实例集的一部分。

创建边缘设备实例集

创建边缘设备实例集（控制台）

  1. 在 Amazon A SageMaker I 控制台中，选择 Edge Manager，然后选择 Edge 设备队列。

  2. 在设备实例集页面上，选择创建设备实例集。

  3. 在设备实例集属性下，执行以下操作：

    • 对于设备实例集名称，输入设备实例集的名称。

    • 对于 IAM 角色，输入您在设置 Greengrass 核心设备时指定的 Amazon IoT 角色别名的 Amazon 资源名称（ARN）。

    • 禁用创建 IAM 角色别名开关。

  4. 选择下一步。

  5. 在输出配置下，对于 S3 存储桶 URI，输入要与设备实例集关联的 S3 存储桶的 URI。

  6. 选择提交。

注册 Greengrass 核心设备

将 Greengrass 核心设备注册为边缘设备（控制台）

  1. 在 Amazon SageMaker AI 控制台中，选择边缘管理器，然后选择边缘设备。

  2. 在设备页面上，选择注册设备。

  3. 在设备属性下，对于设备实例集名称，输入您创建的设备实例集的名称，然后选择下一步。

  4. 选择下一步。

  5. 在 “设备来源” 下，在 “设备名称” 中，输入 Greengrass 核心设备 Amazon IoT 的事物名称。

  6. 选择提交。

创建示例组件

为了帮助您开始使用 SageMaker AI Edge Manager 组件，在上面 Amazon 提供了一个 Python 脚本 GitHub ，用于创建示例推理和建模组件，并将它们上传到 Amazon Web Services 云 供您使用。在开发计算机上完成以下步骤。

创建示例组件

  1. 将Amazon IoT Greengrass 组件示例存储库下载 GitHub 到您的开发计算机上。

  2. 导航到下载的 /machine-learning/sagemaker-edge-manager 文件夹。

    cd download-directory/machine-learning/sagemaker-edge-manager

  3. 运行以下命令，创建示例组件并将其上传到 Amazon Web Services 云。

    python3 create_components.py -r region -b amzn-s3-demo-bucket

    region替换为您创建 Greengrass 核心设备 Amazon Web Services 区域 的位置，将 amzn-s3-demo-bucket1 替换为用于存储组件工件的 S3 存储桶的名称。

    注意

    默认情况下，脚本会为图像分类和对象检测推理创建示例组件。要仅为特定类型的推理创建组件，请指定 -i ImageClassification | ObjectDetection 参数。

现在已在中创建了用于 SageMaker AI Edge Manager 的示例推理和模型组件。 Amazon Web Services 账户要在 Amazon IoT Greengrass 控制台中查看示例组件，请选择组件，然后在我的组件下搜索以下组件：

  • com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ImageClassification

  • com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ImageClassification.Model

  • com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ObjectDetection

  • com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ObjectDetection.Model

运行示例图像分类推理

要使用 Amazon提供的示例组件和 SageMaker AI Edge Manager 代理运行图像分类推理，必须将这些组件部署到核心设备。部署这些组件会下载 A SageMaker I Neo 编译的预训练的 Resnet-50 模型，并在您的设备上安装 SageMaker AI Edge Manager 代理。 SageMaker AI Edge Manager 代理加载模型并发布有关该gg/sageMakerEdgeManager/image-classification主题的推理结果。要查看这些推理结果，请使用 Amazon IoT 控制台中的 Amazon IoT MQTT 客户端订阅此主题。

订阅通知主题

在此步骤中，您将在 Amazon IoT 控制台中配置 Amazon IoT MQTT 客户端，以查看示例推理组件发布的 MQTT 消息。默认情况下，组件会发布有关 gg/sageMakerEdgeManager/image-classification 主题的推理结果。在将组件部署到 Greengrass 核心设备之前，请订阅此主题，以便在组件首次运行时查看推理结果。

订阅默认通知主题

  1. 在 Amazon IoT 控制台导航菜单中，选择测试、MQTT 测试客户端。

  2. 在订阅主题下的主题名称框中输入 gg/sageMakerEdgeManager/image-classification。

  3. 选择订阅。

部署示例组件

在此步骤中，您配置以下组件并将其部署到核心设备：

  • aws.greengrass.SageMakerEdgeManager

  • com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ImageClassification

  • com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ImageClassification.Model

  1. 在 Amazon IoT Greengrass 控制台导航菜单中，选择部署，然后选择要修订的目标设备的部署。

  2. 在部署页面上，选择修订，然后选择修订部署。

  3. 在指定目标页面，选择下一步。

  4. 在选择用户页面上，执行以下操作：

    1. 在我的组件下，选择以下组件：

      • com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ImageClassification

      • com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ImageClassification.Model

    2. 在公有组件下，关闭仅显示选定组件开关，然后选择 aws.greengrass.SageMakerEdgeManager 组件。

    3. 选择下一步。

  5. 在配置组件页面上，选择 aws.greengrass.SageMakerEdgeManager 组件并执行以下操作。

    1. 选择配置组件。

    2. 在配置更新下的要合并的配置中，输入以下配置。

      {
    "DeviceFleetName": "device-fleet-name",
    "BucketName": "amzn-s3-demo-bucket"
}

      device-fleet-name替换为您创建的边缘设备队列的名称，并替换为amzn-s3-demo-bucket与您的设备队列关联的 S3 存储桶的名称。

    3. 选择确认，然后选择下一步。

  6. 在配置高级设置页面上，保留默认配置设置，然后选择下一步。

  7. 在检查页面上，选择部署。

  1. 在开发计算机上，创建一个deployment.json文件来定义 SageMaker AI Edge Manager 组件的部署配置。此文件应类似于以下示例。

    {
  "targetArn":"targetArn",
  "components": {
    "aws.greengrass.SageMakerEdgeManager": {
      "componentVersion": "1.0.x",
      "configurationUpdate": {
        "merge": "{\"DeviceFleetName\":\"device-fleet-name\",\"BucketName\":\"amzn-s3-demo-bucket2\"}"
      }
    },
    "com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ImageClassification": {
      "componentVersion": "1.0.x",
      "configurationUpdate": {
      }
    }, 
    "com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ImageClassification.Model": {
      "componentVersion": "1.0.x",
      "configurationUpdate": {
      }
    }, 
  }
}

    • 在 targetArn 字段中，按以下格式将 targetArn 替换为部署目标的事物或事物组的 Amazon 资源名称（ARN）：

      • 事物：arn:aws:iot:region:account-id:thing/thingName

      • 事物组：arn:aws:iot:region:account-id:thinggroup/thingGroupName

    • 在merge字段中，device-fleet-name替换为您创建的边缘设备队列的名称。然后，替换为amzn-s3-demo-bucket2与您的设备队列关联的 S3 存储桶的名称。

    • 将每个组件的组件版本替换为最新的可用版本。

  2. 运行以下命令以在设备上部署组件：

    aws greengrassv2 create-deployment \
    --cli-input-json file://path/to/deployment.json

完成部署可能需要数分钟。在下一步中，检查组件日志，以验证部署是否成功完成并查看推理结果。

查看推理结果

部署组件后，您可以在 Greengrass 核心设备的组件日志和控制台的 MQTT 客户端中 Amazon IoT 查看推理结果。 Amazon IoT 要订阅与组件所发布的推理结果有关的主题，请参阅订阅通知主题。

  • Amazon IoT MQTT 客户端-要查看推理组件在默认通知主题上发布的结果，请完成以下步骤：

    1. 在 Amazon IoT 控制台导航菜单中，选择测试、MQTT 测试客户端。

    2. 在订阅下，选择 gg/sageMakerEdgeManager/image-classification。

     

  • 组件日志 – 要在组件日志中查看推理结果，请在 Greengrass 核心设备上运行以下命令。

    sudo tail -f /greengrass/v2/logs/com.greengrass.SageMakerEdgeManager.ImageClassification.log

如果您在组件日志或 MQTT 客户端中看不到推理结果，则表示部署失败或未到达核心设备。如果您的核心设备未连接到互联网或无权运行组件，则可能会发生这种情况。在您的核心设备上运行以下命令以查看 Amazon IoT Greengrass 核心软件日志文件。此文件包含来自 Greengrass 核心设备的部署服务的日志。

sudo tail -f /greengrass/v2/logs/greengrass.log

有关更多信息，请参阅 机器学习推理故障排除。