DLR 安装程序 - AWS IoT Greengrass
AWS 文档中描述的 AWS 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅中国的 AWS 服务入门

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

DLR 安装程序

DLR 安装程序组件 (variant.DLR) 是一个数据组件,其中包含一个安装脚本,用于在设备上的虚拟环境中安装 Neo-AI-DLR 1.3.0 运行时及其依赖项。DLR 图像分类DLR 对象检测组件使用此组件作为安装 DLR 的依赖项。

此组件具有以下版本:

  • 1.3.x

Requirements

公共机器学习推理组件需要运行以下受支持平台之一的 Greengrass 核心设备。有关更多信息,请参阅设置 AWS AWS IoT Greengrass 核心设备

Configuration

此组件没有任何配置参数。

Usage

DLR 安装程序在您的设备上设置虚拟环境,其中包括 DLR 所需的 OpenCV 和 NumPy 库。

注意

此组件中的安装程序脚本还会安装配置虚拟环境和在您的设备上运行 DLR 所需的最新版本的其他系统库。这可能会升级您设备上的现有系统库。确保您查看下表以查看此组件为每个支持的操作系统安装的库的列表。

操作系统 设备系统上安装的库 虚拟环境中安装的库
Raspberry Pi OS build-essential, cmake, ca-certificates, git setuptools, wheel
Amazon Linux 2 mesa-libGL
Ubuntu wget

部署推理组件时,此运行时组件首先验证您的设备是否已安装 DLR 及其依赖项,如果尚未安装,则 会为您安装它们。

要使用 DLR 之外的运行时,您可以使用此组件的组件配方作为模板,为运行时创建私有运行时组件。

组件配方

要查看公有组件的最新版本的组件配方,请执行以下操作之一:

  • 使用控制台

    1. Components (组件) 页面上的 Public components (公有组件) 选项卡上,查找并选择公有组件。

    2. 在组件页面上,选择查看配方

  • 使用 AWS CLI

    运行以下命令以检索公有变体组件的组件配方。此命令会将组件配方写入您在命令中提供的 JSON 或 YAML 配方文件。

    Linux, macOS, or Unix
    aws greengrassv2 get-component \ --arn <arn> \ --recipe-output-format <recipe-format> \ --query recipe \ --output text | base64 --decode > <recipe-file>
    Windows command prompt
    aws greengrassv2 get-component ^ --arn <arn> ^ --recipe-output-format <recipe-format> ^ --query recipe ^ --output text > <recipe-file>.base64 certutil -decode <recipe-file>.base64 <recipe-file>

    替换命令中的值,如下所示:

    • <arn>。公有组件的 Amazon 资源名称 (ARN)。

    • <recipe-format>。您要用来创建配方文件的格式。支持的值为 JSONYAML

    • <recipe-file>。格式为 的配方的名称<component-name>-<component-version>

以下摘录显示了 组件的版本 1.3.0 的组件配方。

JSON
{ "RecipeFormatVersion": "2020-01-25", "ComponentName": "variant.DLR", "ComponentVersion": "1.3.0", "ComponentDescription": "Runtime for deep learning models and decision tree models compiled by AWS SageMaker Neo, TVM, or Treelite.", "ComponentPublisher": "Amazon", "ComponentDependencies": { "aws.greengrass.Nucleus": { "VersionRequirement": "~2.0.0", "DependencyType": "SOFT" } }, "Manifests": [ { "Platform": { "os": "linux", "architecture": "arm" }, "Name": "32-bit armv7l - Linux (raspberry pi)", "Artifacts": [ { "URI": "s3://$bucketName$/$sampleArtifactsDirectory$/installer.zip", "Unarchive": "ZIP" }, { "URI": "s3://$bucketName$/$sampleArtifactsDirectory$/amd64/environment.yaml" } ] }, { "Platform": { "os": "linux", "architecture": "amd64" }, "Name": "64-bit x86_64 - Linux (ubuntu, deeplens, amazon linux 2 with GLIBC version >= 2.27)", "Artifacts": [ { "URI": "s3://$bucketName$/$sampleArtifactsDirectory$/installer.zip", "Unarchive": "ZIP" }, { "URI": "s3://$bucketName$/$sampleArtifactsDirectory$/amd64/environment.yaml" } ] } ] }
YAML
RecipeFormatVersion: "2020-01-25" ComponentName: variant.DLR ComponentVersion: "1.3.0" ComponentDescription: Runtime for deep learning models and decision tree models compiled by AWS SageMaker Neo, TVM, or Treelite. ComponentPublisher: Amazon ComponentDependencies: aws.greengrass.Nucleus: VersionRequirement: "~2.0.0" DependencyType: SOFT Manifests: - Platform: os: linux architecture: arm Name: 32-bit armv7l - Linux (raspberry pi) Artifacts: - URI: s3://$bucketName$/$sampleArtifactsDirectory$/installer.zip Unarchive: ZIP - URI: s3://$bucketName$/$sampleArtifactsDirectory$/amd64/environment.yaml - Platform: os: linux architecture: amd64 Name: 64-bit x86_64 - Linux (ubuntu, deeplens, amazon linux 2 with GLIBC version >= 2.27) Artifacts: - URI: s3://$bucketName$/$sampleArtifactsDirectory$/installer.zip Unarchive: ZIP - URI: s3://$bucketName$/$sampleArtifactsDirectory$/amd64/environment.yaml