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# 機器學習元件
<a name="machine-learning-components"></a>

AWS IoT Greengrass 提供下列機器學習元件，您可以將這些元件部署到支援的裝置，以使用在 Amazon SageMaker AI 中訓練的模型或儲存在 Amazon S3 中的您自己的預先訓練模型[來執行機器學習推論](perform-machine-learning-inference.md)。<a name="ml-component-types"></a>

AWS 提供以下類別的機器學習元件：
+ **模型元件** - 包含機器學習模型做為 Greengrass 成品。
+ **執行期元件** - 包含在 Greengrass 核心裝置上安裝機器學習架構及其相依性的指令碼。
+ **推論元件** - 包含推論程式碼，並包含元件相依性，以安裝機器學習架構並下載預先訓練的機器學習模型。

您可以在 AWS提供的機器學習元件中使用範例推論程式碼和預先訓練的模型，以使用 DLR 和 TensorFlow Lite 執行影像分類和物件偵測。若要使用存放在 Amazon S3 中的自有模型執行自訂機器學習推論，或使用不同的機器學習架構，您可以使用這些公有元件的配方做為範本來建立自訂機器學習元件。如需詳細資訊，請參閱[自訂您的機器學習元件](ml-customization.md)。

AWS IoT Greengrass 也包含 AWS提供的元件，可在 Greengrass 核心裝置上管理 SageMaker AI Edge Manager 代理程式的安裝和生命週期。透過 SageMaker AI Edge Manager，您可以直接在核心裝置上使用 Amazon SageMaker AI Neo 編譯模型。如需詳細資訊，請參閱[在 Greengrass 核心裝置上使用 Amazon SageMaker AI Edge Manager](use-sagemaker-edge-manager.md)。

下表列出 中可用的機器學習元件 AWS IoT Greengrass。

**注意**  <a name="component-nucleus-dependency-update-note"></a>
數個 AWS提供的元件取決於 Greengrass 核的特定次要版本。由於此相依性，當您將 Greengrass 核更新為新的次要版本時，您需要更新這些元件。如需每個元件所依賴之核的特定版本的資訊，請參閱對應的元件主題。如需更新核心的詳細資訊，請參閱 [更新 AWS IoT Greengrass 核心軟體 (OTA)](update-greengrass-core-v2.md)。

<a name="component-table-type-description"></a>當元件同時具有通用和 Lambda 的元件類型時，元件的目前版本是通用類型，而元件的先前版本是 Lambda 類型。


| 元件 | 說明 | [元件類型](develop-greengrass-components.md#component-types) | 支援的作業系統 | [開放原始碼](open-source.md) | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| [SageMaker AI Edge Manager](sagemaker-edge-manager-component.md) | 在 Greengrass 核心裝置上部署 Amazon SageMaker AI Edge Manager 代理程式。 | 一般 | Linux、Windows | 否 | 
| [DLR 影像分類](dlr-image-classification-component.md) | 使用 DLR 影像分類模型存放區和 DLR 執行期元件做為相依性的推論元件，以安裝 DLR、下載範例影像分類模型，以及在支援的裝置上執行影像分類推論。 | 一般 | Linux、Windows | 否 | 
| [DLR 物件偵測](dlr-object-detection-component.md) | 使用 DLR 物件偵測模型存放區和 DLR 執行期元件做為相依性的推論元件，以安裝 DLR、下載範例物件偵測模型，以及在支援的裝置上執行物件偵測推論。 | 一般 | Linux、Windows | 否 | 
| [DLR 影像分類模型存放區](dlr-image-classification-model-store-component.md) | 模型元件，其中包含做為 Greengrass 成品的範例 ResNet-50 影像分類模型。 | 一般 | Linux、Windows | 否 | 
| [DLR 物件偵測模型存放區](dlr-object-detection-model-store-component.md) | 模型元件，其中包含做為 Greengrass 成品的範例 YOLOv3 物件偵測模型。 | 一般 | Linux、Windows | 否 | 
| [DLR 執行時間](dlr-component.md) | 包含安裝指令碼的執行期元件，用於在 Greengrass 核心裝置上安裝 DLR 及其相依性。 | 一般 | Linux、Windows | 否 | 
| [TensorFlow Lite 影像分類](tensorflow-lite-image-classification-component.md) | 使用 TensorFlow Lite 影像分類模型存放區和 TensorFlow Lite 執行期元件做為相依性的推論元件，以安裝 TensorFlow Lite、下載範例影像分類模型，以及在支援的裝置上執行影像分類推論。 | 一般 | Linux、Windows | 否 | 
| [TensorFlow Lite 物件偵測](tensorflow-lite-object-detection-component.md) | 使用 TensorFlow Lite 物件偵測模型存放區和 TensorFlow Lite 執行期元件做為相依性的推論元件，以安裝 TensorFlow Lite、下載範例物件偵測模型，以及在支援的裝置上執行物件偵測推論。 | 一般 | Linux、Windows | 否 | 
| [TensorFlow Lite 影像分類模型存放區](tensorflow-lite-image-classification-model-store-component.md) | 模型元件，其中包含做為 Greengrass 成品的範例 MobileNet v1 模型。 | 一般 | Linux、Windows | 否 | 
| [TensorFlow Lite 物件偵測模型存放區](tensorflow-lite-object-detection-model-store-component.md) | 模型元件，其中包含做為 Greengrass 成品的範例單一鏡頭偵測 (SSD) MobileNet 模型。 | 一般 | Linux、Windows | 否 | 
| [TensorFlow Lite 執行時間](tensorflow-lite-component.md) | 包含安裝指令碼的執行期元件，用於在 Greengrass 核心裝置上安裝 TensorFlow Lite 及其相依性。 | 一般 | Linux、Windows | 否 |