게시된 날짜: Nov 28, 2018
이제 AWS IoT Greengrass가 Amazon SageMaker Neo를 지원합니다. Neo는 기계 학습 모델을 한 번 교육하며 클라우드를 통해 어디서나 실행되며 엣지에서도 실행됩니다. Neo는 ARM, Intel 및 Nvidia 프로세서에서의 배포를 위해 TensorFlow, MXNet, PyTorch, ONNX 및 XGBoost 모델을 자동으로 최적화 합니다. 최적화 모델은 최대 2배 빠른 속도로 실행되며 메모리 공간의 1/10 미만만 사용합니다. Neo는 곧 Apache Software License에 따라 오픈 소스 코드로도 제공될 예정이며 하드웨어 공급업체는 각 업체의 프로세서와 장치에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다. AWS IoT Greengrass에서 Neo를 사용하면, Amazon SageMaker에서 이러한 모델을 재교육하고 최적화 모델을 신속하게 업데이트하여 이러한 엣지 장치의 인텔리전스를 향상시킬 수 있습니다. Nvidia Jetson TX2, Arm v7 (Raspberry Pi) 또는 Intel Atom 플랫폼을 기반으로 하는 다양한 장치를 사용할 수 있습니다.
또한, AWS IoT Greengrass는 Amazon SageMaker의 이미지 분류 알고리즘을 사용하여 교육받은 이미지 분류를 위한 새로운 커넥터를 제공합니다. 이 커넥터는 카메라와 같은 장치에서 이미지 분류 추론에 필요한 모든 AWS Lambda 코드 및 ML 종속성을 패키지화 합니다. 커넥터는 지원하는 각 하드웨어 플랫폼을 이용할 수 있습니다: Nvidia Jetson TX2, Arm v7 (Raspberry Pi) 및 Intel Atom.
AWS IoT Greengrass ML Inference에 대한 이러한 개선 사항을 시작하려면 서비스 페이지를 방문하십시오.