AWS介绍SageMaker SDK v3边缘视觉流程

AWS 的 Kiowa Jackson 介绍了一套基于 SageMaker Python SDK v3 的车队级边缘计算机视觉模型生命周期参考架构：为每个摄像头训练异常检测器和缺陷分类器，对导出的 ONNX 模型执行质量门禁，经 SageMaker Neo 编译后再注册，形成从训练到部署的流程。 该架构默认最多并行运行五条流水线。Neo 编译本身不收费，但会产生处理实例和 S3 存储费用；AWS 称，在美国东部（俄亥俄）区域使用按需 ml.m5.xlarge 时，包含 13 个步骤和两次 Neo 编译的完整运行约需 15 分钟，计费约 0.07 美元。

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