Implementar El Proyecto Personalizado De Aws Deeplens - AWS DeepLens Guia

• Elija Add function (Agregar función), busque su función de AWS Lambda por nombre y, a
continuación, elija Add function (Agregar función).
4. Elija Create (Crear) para terminar de crear su proyecto personalizado de AWS DeepLens.

Implementar el proyecto personalizado de AWS DeepLens

1. En el panel de navegación de la
proyecto que desea implementar en su dispositivo AWS DeepLens y, a continuación, seleccione
Deploy to device (Implementar en dispositivo).
2. En la pantalla Target device (Dispositivo objetivo), elija su dispositivo de la lista y seleccioneRevisar
(Review).
3. En la página Review and deploy (Revisar e implementar), elija Deploy (Implementar).
Pasos siguientes
• En este punto del tutorial, debería haber completado correctamente lo siguiente:
• Registro del dispositivo AWS DeepLens
• Creación del bucket de Amazon S3
• Creación de una instancia de Amazon SageMaker
• Solicitud de un aumento del límite de servicio para una instancia de GPU
• Entrenó su modelo de clasificación de imágenes personalizado y guardó la salida del modelo en el
bucket de S3 correcto
• Se ha creado una función de AWS Lambda
• Implementación de su función de AWS Lambda y su modelo en su dispositivo AWS DeepLens
Ahora que ha implementado el modelo personalizado y la función AWS Lambda en AWS DeepLens,
los usuarios pueden ver el resultado. El dispositivo AWS DeepLens utiliza AWS IoT Greengrass para
devolver los resultados de inferencia. Podemos ver los resultados conectándonos a la consola de AWS IoT
Greengrass.
AWS DeepLens Guía para desarrolladores
Crear la función Lambda e
implementar un modelo entrenado
consola de AWS
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DeepLens, elija Projects (Proyectos), elija el