第 2 步:设置您的 设备 - Amazon SageMaker
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第 2 步:设置您的 设备

您需要在边缘设备上安装软件包,以便您的设备能够进行推断。您还需要安装AmazonIoT Greengrass核心或深度学习运行时 (DLR). 在此示例中,您将安装所需的软件包,以便为coco_ssd_mobilenet对象检测算法,您将使用 DLR。

  1. 安装其他软件包

    除了 Boto3 之外,您还必须在边缘设备上安装某些库。安装哪些库由使用案例而定。

    例如,对于coco_ssd_mobilenet对象检测算法,您需要安装NumPy用于数据操作和统计,PIL加载图像,地形图库来生成图。如果您想测量使用 Neo 编译与基线的影响,还需要 TensorFlow 的副本。

    !pip3 install numpy pillow tensorflow matplotlib
  2. 在您的设备上安装推理引擎

    要运行您的 NEO 编译模型,请安装深度学习运行时 (DLR)您的设备上。DLR 是深度学习模型和决策树模型的紧凑型通用运行时。在运行 Linux 的 x86_64 CPU 目标上,您可以使用以下pip命令:

    !pip install dlr

    有关在 GPU 目标或非 x86 边缘设备上安装 DLR 的信息,请参阅版本用于预构建的二进制文件,或安装 DLR从源代码构建 DLR。例如,要为树莓派安装 DLR 3,您可以使用:

    !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