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手动下载并设置 Edge Manager 代理
根据您的操作系统、架构和 Amazon 区域下载 Edge Manager 代理。代理会定期更新，因此您可以选择根据发布日期和版本选择代理。获得代理后，创建JSON配置文件。指定设备 IoT 事物名称、队列名称、设备凭证和其他键值对。有关必须在配置文件中指定的密钥的完整列表，请参阅运行 Edge Manager 代理。您可以将代理作为可执行的二进制文件运行，也可以将其作为动态共享对象 (DSO) 进行链接。
代理的工作原理
代理在您的设备CPU上运行。代理在编译作业期间指定的目标设备的框架和硬件上运行推理。例如，如果您为 Jetson Nano 编译模型，则代理会在提供的深度学习运行时
对于受支持的操作系统，该代理以二进制格式发布。检查您的操作系统是否受支持并满足下表中的最低操作系统要求：
安装 Edge Manager 代理
要使用 Edge Manager 代理，您必须首先获取发布构件和根证书。发布构件存储在 us-west-2 区域的 Amazon S3 存储桶中。要下载构件，请指定您的操作系统 (<OS>) 和 <VERSION>。
根据您的操作系统，将 <OS> 替换以下任一内容：
| 32 位 Windows | 64 位 Windows | Linux x86-64 | Linu ARMv8 |
|---|---|---|---|
| windows-x86 | windows-x64 | linux-x64 | linux-armv8 |
VERSION 分为三个组成部分：<MAJOR_VERSION>.<YYYY-MM-DD>-<SHA-7>，其中：
-
<MAJOR_VERSION>：发布版本。发布版本当前设置为1。 -
<YYYY-MM-DD>：构件发布的时间戳。 -
<SHA-7>：构建发布的存储库提交 ID。
您必须以 YYYY-MM-DD 格式提供 <MAJOR_VERSION> 和时间戳。我们建议您使用最新的构件发布时间戳。
在命令行中运行以下命令以获取最新的时间戳。用您的操作系统替换 <OS>：
aws s3 ls s3://sagemaker-edge-release-store-us-west-2-<OS>/Releases/ | sort -r
例如，如果您有 Windows 32 位操作系统，请运行：
aws s3 ls s3://sagemaker-edge-release-store-us-west-2-windows-x86/Releases/ | sort -r
这将返回：
2020-12-01 23:33:36 0 PRE 1.20201218.81f481f/ PRE 1.20201207.02d0e97/
此示例的返回输出显示了两个发布构件。第一个发布构件文件指出，发行版本的主要发行版本为1，时间戳为20201218（ YYYY-MM-DD格式），提交 ID 为 81f481f SHA -7。
注意
前面的命令假定您已经配置了 Amazon Command Line Interface。有关如何配置用于交互的 Amazon CLI 设置的更多信息 Amazon，请参阅配置 Amazon CLI。
根据您的操作系统，使用以下命令安装构件：
您还必须下载根证书。在将模型工件加载到边缘设备 Amazon 之前，此证书会对其进行验证。
从支持的操作系统列表中替换与您的平台对应的 <OS>，然后将 <REGION> 替换为 Amazon
所在的区域。
aws s3 cp s3://sagemaker-edge-release-store-us-west-2-<OS>/Certificates/<REGION>/<REGION>.pem .
运行 Edge Manager 代理
您可以将 SageMaker Edge Manager 代理作为独立进程运行，其形式为可执行文件和可链接格式 (ELF) 可执行二进制文件，也可以将其作为动态共享对象 (.dll) 进行链接。Linux 支持将其作为独立的可执行二进制文件运行，这也是首选模式。Windows 支持将其作为共享对象 (.dll) 运行。
在 Linux 上，我们建议您通过作为初始化 (init) 系统一部分的服务来运行二进制文件。如果您希望直接运行二进制文件，可以在终端中执行此操作，如以下示例所示。如果您使用的是现代操作系统，则无需在运行代理之前进行其他安装，因为所有要求都静态内置在可执行文件中。这使您可以灵活地在终端上、作为服务或在容器内运行代理。
要运行代理，请先创建一个JSON配置文件。指定以下键/值对：
-
sagemaker_edge_core_device_name：设备名称。此设备名称需要与设备队列一起在 SageMaker Edge Manager 控制台中注册。 -
sagemaker_edge_core_device_fleet_name：设备所属队列的名称。 -
sagemaker_edge_core_region：与设备、队列和 Amazon S3 存储桶关联的 Amazon 区域。这与注册设备和创建 Amazon S3 存储桶的区域相对应（它们应该相同）。模型本身可以在不同的区域使用 SageMaker Neo 进行编译，此配置与模型编译区域无关。 -
sagemaker_edge_core_root_certs_path：根证书的绝对文件夹路径。这用于使用相关 Amazon 账户验证设备。 -
sagemaker_edge_provider_aws_ca_cert_file：Amazon 根 CA 证书 (AmazonRootCA1.pem) 的绝对路径。这用于使用相关 Amazon 账户验证设备。AmazonCA是所有者的证书 Amazon。 -
sagemaker_edge_provider_aws_cert_file: Amazon IoT 签名根证书的绝对路径 (*.pem.crt)。 -
sagemaker_edge_provider_aws_cert_pk_file: Amazon IoT 私钥的绝对路径。 (*.pem.key)。 -
sagemaker_edge_provider_aws_iot_cred_endpoint: Amazon IoT 凭证端点 (identifier.iot。region.amazonaws.com）。此端点用于凭证验证。有关更多信息，请参阅将设备连接到 Amazon IoT。 -
sagemaker_edge_provider_provider：这表示正在使用的提供程序接口的实施。提供程序接口与终端网络服务进行通信，以执行上传、检测信号和注册验证。默认情况下，该选项设置为"Aws"。我们允许自定义实施提供程序接口。如果没有提供程序，可以将其设置为None，也可以设置为Custom以使用提供的相关共享对象路径进行自定义实施。 -
sagemaker_edge_provider_provider_path：提供提供程序实施共享对象的绝对路径（.so 或 .dll 文件）。"Aws"提供程序 .dll 或 .so 文件随代理发布一起提供。此字段是必填字段。 -
sagemaker_edge_provider_s3_bucket_name: 您的亚马逊 S3 存储桶（不是亚马逊 S3 存储桶URI）的名称。存储桶的名称中必须包含sagemaker字符串。 -
sagemaker_edge_log_verbose（布尔值）：可选。这将设置调试日志。选择True或False。 -
sagemaker_edge_telemetry_libsystemd_path：仅适用于 Linux，systemd实施代理崩溃计数器指标。设置 libsystemd 的绝对路径以启用崩溃计数器指标。可以通过在设备终端中运行whereis libsystemd来找到默认的 libsystemd 路径。 -
sagemaker_edge_core_capture_data_destination：上传捕获数据的目的地。选择"Cloud"或"Disk"。默认被设置为"Disk"。将其设置为"Disk"，可将输入和输出张量以及辅助数据写入您首选位置的本地文件系统。如果写入"Cloud"，则会使用sagemaker_edge_provider_s3_bucket_name配置中提供的 Amazon S3 存储桶名称。 -
sagemaker_edge_core_capture_data_disk_path：在本地文件系统中设置绝对路径，如果"Disk"是目的地，则会将捕获数据文件写入该路径。如果将"Cloud"指定为目的地，则不使用此字段。 -
sagemaker_edge_core_folder_prefix：当您将"Cloud"指定为捕获数据目的地 (sagemaker_edge_core_capture_data_disk_path)时，Amazon S3 中用于存储已捕获数据的路径的父前缀。如果将"Disk"设置为数据目的地，则会将捕获的数据存储在sagemaker_edge_core_capture_data_disk_path下的子文件夹中。 -
sagemaker_edge_core_capture_data_buffer_size（整数值）：捕获数据循环缓冲区大小。它表示缓冲区中存储的最大请求数。 -
sagemaker_edge_core_capture_data_batch_size（整数值）：捕获数据批处理大小。它表示从缓冲区处理的一批请求的大小。此值必须小于sagemaker_edge_core_capture_data_buffer_size。对于批量大小，建议最多使用缓冲区的一半大小。 -
sagemaker_edge_core_capture_data_push_period_seconds（整数值）：以秒为单位的捕获数据推送周期。当缓冲区中有批量大小请求或者该时间段结束时（以先到者为准），将会处理缓冲区中的一批请求。此配置设置了这个时间段。 -
sagemaker_edge_core_capture_data_base64_embed_limit：上传捕获数据的限制（以字节为单位）。整数值。
您的配置文件应类似于以下示例（已指定您的特定值）。此示例使用默认 Amazon 提供程序 ("Aws")，但未指定定期上传。
{ "sagemaker_edge_core_device_name":"device-name", "sagemaker_edge_core_device_fleet_name":"fleet-name", "sagemaker_edge_core_region":"region", "sagemaker_edge_core_root_certs_path": "<Absolute path to root certificates>", "sagemaker_edge_provider_provider": "Aws", "sagemaker_edge_provider_provider_path" : "/path/to/libprovider_aws.so", "sagemaker_edge_provider_aws_ca_cert_file": "<Absolute path to Amazon Root CA certificate>/AmazonRootCA1.pem", "sagemaker_edge_provider_aws_cert_file": "<Absolute path to Amazon IoT signing root certificate>/device.pem.crt", "sagemaker_edge_provider_aws_cert_pk_file": "<Absolute path to Amazon IoT private key.>/private.pem.key", "sagemaker_edge_provider_aws_iot_cred_endpoint": "https://<Amazon IoT Endpoint Address>", "sagemaker_edge_core_capture_data_destination": "Cloud", "sagemaker_edge_provider_s3_bucket_name": "sagemaker-bucket-name", "sagemaker_edge_core_folder_prefix":"Amazon S3 folder prefix", "sagemaker_edge_core_capture_data_buffer_size": 30, "sagemaker_edge_core_capture_data_batch_size": 10, "sagemaker_edge_core_capture_data_push_period_seconds": 4000, "sagemaker_edge_core_capture_data_base64_embed_limit": 2, "sagemaker_edge_log_verbose": false }
发布构件包含位于 /bin 目录中的名为 sagemaker_edge_agent_binary 的二进制可执行文件。要运行二进制文件，请使用该-a标志在您选择的目录中创建套接字文件描述符 (.sock)，并指定使用该标志创建的代理JSON配置文件的路径。-c
./sagemaker_edge_agent_binary -a<ADDRESS_TO_SOCKET>-c<PATH_TO_CONFIG_FILE>
以下示例显示了指定目录和文件路径的代码片段：
./sagemaker_edge_agent_binary -a /tmp/sagemaker_edge_agent_example.sock -c sagemaker_edge_config.json
在此示例中，在 /tmp 目录中创建了一个名为 sagemaker_edge_agent_example.sock 的套接字文件描述符，该描述符指向与名为 sagemaker_edge_config.json 的代理位于同一工作目录的配置文件。