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# 지원되는 프레임워크
<a name="neo-supported-devices-edge-frameworks"></a>

Amazon SageMaker Neo는 다음과 같은 프레임워크를 지원합니다.


| 프레임워크 | 프레임워크 버전 | 모델 버전 |  모델 | 모델 형식(\$1.tar.gz로 패키징됨) | 툴킷 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| MXNet | 1.8 | 1.8 이하 지원 | 이미지 분류, 객체 감지, 의미적 분할, 포즈 추정, 활동 인식 | 기호 파일(.json) 한 개 및 파라미터 파일(.params) 한 개 | GluonCV v0.8.0 | 
| ONNX | 1.7 | 1.7 이하 지원 | 이미지 분류, SVM | 모델 파일(.onnx) 한 개 |  | 
| Keras | 2.2 | 2.2 이하 지원 | 이미지 분류 | 모델 정의 파일(.h5) 한 개 |  | 
| PyTorch | 1.7, 1.8 | 1.7, 1.8 이하 지원 | 이미지 분류, 객체 감지 | 모델 정의 파일(.pth) 한 개 |  | 
| TensorFlow | 1.15, 2.4, 2.5(ml.inf1.\$1 인스턴스에만 해당) | 1.15, 2.4, 2.5(ml.inf1.\$1 인스턴스에만 해당) 이하 지원 | 이미지 분류, 객체 감지 | \$1저장된 모델의 경우, .pb 또는 .pbtxt 파일 하나와 변수가 포함된 변수 디렉터리 \$1고정된 모델의 경우 .pb 또는 .pbtxt 파일 하나만 |  | 
| TensorFlow-Lite | 1.15 | 1.15 이하 지원 | 이미지 분류, 객체 감지 | 모델 정의 플랫 버퍼 파일(.tflite) 한 개 |  | 
| XGBoost | 1.3 | 1.3 이하 지원 | 의사결정 트리 | 트리의 노드 수가 2^31개 미만인 XGBoost 모델 파일(.model) 한 개 |  | 
| DARKNET |  |  | 이미지 분류, 객체 감지(Yolo 모델은 지원되지 않음) | 구성(.cfg) 파일 하나와 가중치(.weight) 파일 하나 |  |