图像分类模型存储 - 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。

图像分类模型存储

图像分类模型存储组件 (variant.ImageClassification.ModelStore) 是一个数据组件,其中包含作为 Greengrass 构件的示例resnet-50模型。此组件中使用的预训练模型是从 GluonCV Model Zoo 中提取的,并使用 Amazon SageMaker Neo 深度学习运行时进行编译。

DLR Image Classification 推理组件使用此组件作为模型源的依赖项。要将您自己的模型与 推理组件一起使用,您可以创建此变体组件的私有版本。您还可以使用此组件的组件配方作为模板来创建您自己的私有模型组件。

此组件具有以下版本:

  • 2.0.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。

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 2.0.0 的组件配方。

JSON
{ "RecipeFormatVersion": "2020-01-25", "ComponentName": "variant.ImageClassification.ModelStore", "ComponentVersion": "2.0.0", "ComponentDescription": "Downloads ml models to the device as artifacts.", "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://$bucketName$/$sampleArtifactsDirectory$/DLR-resnet50-armv7l-cpu-ImageClassification.zip", "Unarchive": "ZIP" } ] }, { "Platform": { "os": "linux", "architecture": "amd64" }, "Name": "64-bit x86_64 - Linux (ubuntu, deeplens, amazon linux 2)", "Artifacts": [ { "URI": "s3://$bucketName$/$sampleArtifactsDirectory$/DLR-resnet50-x86_64-cpu-ImageClassification.zip", "Unarchive": "ZIP" } ] } ] }
YAML
RecipeFormatVersion: "2020-01-25" ComponentName: variant.ImageClassification.ModelStore ComponentVersion: "2.0.0" ComponentDescription: Downloads ml models to the device as artifacts. 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://$bucketName$/$sampleArtifactsDirectory$/DLR-resnet50-armv7l-cpu-ImageClassification.zip Unarchive: ZIP - Platform: os: linux architecture: amd64 Name: 64-bit x86_64 - Linux (ubuntu, deeplens, amazon linux 2) Artifacts: - URI: s3://$bucketName$/$sampleArtifactsDirectory$/DLR-resnet50-x86_64-cpu-ImageClassification.zip Unarchive: ZIP