使用SageMaker SDK v3在边缘实现全车队计算机视觉生命周期管理
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本文介绍了一种参考架构，利用 Amazon SageMaker Python SDK v3 管理边缘设备大规模车队中的计算机视觉模型生命周期。该方案通过为每台相机自动执行训练、评估和部署流程，解决了部署数千个专用模型的挑战，无需人工干预。解决方案采用双分支流水线，为每台相机分别训练异常检测器和缺陷分类器，并通过基于平衡准确率和召回率指标的关卡确保质量。模型使用 Amazon SageMaker Neo 进行设备优化编译后，注册到 SageMaker 模型注册表中。由 AWS Step Functions 和 DynamoDB 构建的编排层管理并发训练请求，以确保符合账户服务配额限制。整个系统通过 AWS Cloud Development Kit (CDK) 部署，并可使用合成数据进行端到端验证，计算成本约为 7 美分。此模式能够在保持工业视觉检查任务高质量标准的同时，实现高效的车队范围更新。
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