文件名称：aws-greengrass-ml-inference
文件大小：277KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-20 17:21:22
JupyterNotebook
通过AWS IoT GreenGrass了解ML推理的基本知识 该研讨会讲授如何使用在AWS IoT Greengrass的Edge上运行机器学习推理。 在现实世界中，您将Greengrass Core部署在物理设备上。 在本研讨会中，我们将使用一个EC2实例来模拟设备并将Greengrass核心部署到该设备。 设计模式 在S3存储桶中使用预训练模型的常见设计模式： 部署Greengrass配置时，Greengrass Core将按照机器学习资源中的配置从S3存储桶中下载模型到本地磁盘，并从压缩的.tar.gz或.zip提取文件。 数据获取-此功能定期从图像源获取原始数据输入。 在此示例中，我们使用静态图像来模拟图像源。 数据预处理器-此功能通过将图像调整为用于训练模型的图像来对图像进行预处理。 估计器-此功能使用MXNet运行时中加载的数据预测数据输入 MXNet运行时从本地