[Amazon SageMaker] イメージ分類のモデルをNeoで最適化してRaspberryPi Model 4で使用してみました | DevelopersIO1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Amazon SageMager Neo（以下、Neo）を使用すると、既存のモデルをコンパイル（最適化）し、精度を低下させることなく、他のクラウドやエッジで実行出来るようになります。 参考：Amazon SageMaker Neo モデルを一度トレーニングすれば、最大 2 倍のパフォーマンスでどこでも実行可能 今回は、以前、作成した商品を検出するイメージ分類（SageMakerの組み込みアルゴリズム）のモデルをNeoで最適化し、RaspberryPi(Model 4)にセットアップしたDLR(DeepLarningRuntime)で使用してみました。 作業にあたっては、下記の記事を参考にさせて頂きました。 2 Neoによる最適化 Neoによるコンパイルは、SageMakerコンソールの推論 > コンパイルジョブ から、コンパイルジョブの作成
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