RCO-6000-RPL-2-4B7M AI Edge დასკვნა
კომპიუტერი W/ LGA 1700 Intel 12/13th-ისთვის
Gener CPU & R680E PCH, 2x LAN, 6x SDD, 2x
PCIe დაწყების სახელმძღვანელო AWS IoT-სთვის
გრინგრასი
დოკუმენტის ინფორმაცია
| ვერსია | თარიღი | აღწერა |
| 1.0 | დეკ-23 | დოკუმენტის გამოქვეყნება |
დასრულდაview
2.1 შესავალი
RCO-6000-RPL-2-4B7M სერიის AI Edge Inference კომპიუტერი აერთიანებს მოწინავე შესრულებას Intel-ის მე-13 თაობის Core პროცესორებით, გაფართოებული GPU ამაჩქარებლით და გაფართოებადი, ცხელი შესაცვლელი NVMe SSD-ებით მოდულური EDGEBoost კვანძებით. როგორც გადამამუშავებელი სიმძლავრე შორდება ღრუბელში არსებულ რესურსებს, დისტანციურ და მობილურ გარემოში განლაგება მოითხოვს გამძლე სისტემებს, რომლებიც გაუძლებენ გარემო ფაქტორების ზემოქმედებას, როგორიცაა მტვერი, ნამსხვრევები, შოკი, ვიბრაცია და ექსტრემალური ტემპერატურა. Premio-ს AI Edge Inference კომპიუტერები შემოწმებულია და დამოწმებულია საიმედო მუშაობის უზრუნველსაყოფად ყველაზე მკაცრი გარემოს პირობებში განლაგების ფონზე.
2.2 AWS IoT Greengrass-ის შესახებ
მეტი ინფორმაციისთვის AWS IoT Greengrass-ის შესახებ იხილეთ როგორ მუშაობს და რა არის ახალი.
აპარატურის აღწერა
3.1 მონაცემთა ცხრილი
დააწკაპუნეთ ამ ბმულზე (https://premio.blob.core.windows.net/premio/uploads/resource/datasheet/RCO-6000-RPL/DS_RCO-6000-RPL-2-4B7M_Premio.pdf) რათა view RCO6000-RPL-2-4B7M მონაცემთა ფურცელი.
3.2 დამატებითი ტექნიკის ცნობები
პროდუქტის დამატებითი დეტალებისთვის გთხოვთ, ეწვიოთ RCO-6000-RPL-2-4B7M მოწყობილობის გვერდს
3.3 მომხმარებლის მიერ მოწოდებული ნივთები
არ გამოიყენება.
3.4 მესამე მხარის შესაძენი ნივთები
არ გამოიყენება.
შექმენით თქვენი განვითარების გარემო
AWS IoT Greengrass მხარს უჭერს როგორც Windows-ს, ასევე Linux-ს: https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/operating-system-featuresupport-matrix.html.
გთხოვთ, მიმართოთ დეველოპერის სახელმძღვანელოს საჭირო ხელსაწყოებისა და სათანადო დაყენებისთვის: https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/what-is-iotgreengrass.html
რეკომენდებულია შემდეგი ინსტრუმენტების/SDK-ების დაყენება:
- Java Runtime Environment (JRE) ვერსია 8 ან მეტი
- ჯავის განვითარების ნაკრები (JDK) Amazon Corretto 11 (https://aws.amazon.com/corretto/) ან OpenJDK 11 (https://openjdk.java.net/)
- GNU C ბიბლიოთეკა (https://www.gnu.org/software/libc/); (glibc) ვერსია 2.25 ან მეტი
დააყენეთ თქვენი აპარატურა
გთხოვთ, მიმართოთ მოწყობილობას მომხმარებლის სახელმძღვანელო ტექნიკის დაყენებისთვის.
დააყენეთ თქვენი AWS ანგარიში და ნებართვები
იხილეთ ონლაინ AWS დოკუმენტაცია თქვენი AWS ანგარიშის დაყენებაში: https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/setting-up.html
მიჰყევით ქვემოთ მოცემულ ნაბიჯებს თქვენი ანგარიშისა და მომხმარებლის შესაქმნელად დასაწყებად:
- დარეგისტრირდით AWS ანგარიშზე: https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/setting-up.html#aws-registration
- შექმენით მომხმარებელი და მიეცით მას შესაბამისი ნებართვები: https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/setting-up.html#create-iam-user
- გახსენით AWS IoT კონსოლი: https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/setting-up.html#iot-consolesignin
შექმენით რესურსები AWS IoT-ში
იხილეთ ინსტრუქციები, თუ როგორ უნდა შექმნათ AWS IoT რესურსი: https://docs.aws.amazon.com/iot/latest/developerguide/create-iot-resources.html
მიჰყევით ამ განყოფილებებში მოცემულ ნაბიჯებს თქვენი მოწყობილობისთვის რესურსების უზრუნველსაყოფად:
- შექმენით AWS IoT პოლიტიკა
- შექმენით ნივთის ობიექტი
დააინსტალირეთ AWS ბრძანების ხაზის ინტერფეისი
AWS CLI თქვენს მასპინძელ მანქანაზე დასაყენებლად, იხილეთ ინსტრუქციები: https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html
CLI-ის დაყენება საჭიროა ამ სახელმძღვანელოს ინსტრუქციების შესასრულებლად. მას შემდეგ რაც დააინსტალირეთ AWS CLI, დააკონფიგურირეთ იგი ინსტრუქციის მიხედვით:
https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-quickstart.html#cliconfigure-quickstart-config.
დააყენეთ შესაბამისი მნიშვნელობები წვდომის გასაღების ID, საიდუმლო წვდომის გასაღებისთვის და AWS რეგიონისთვის თქვენი AWS ანგარიშის საფუძველზე. თუ გსურთ, შეგიძლიათ დააყენოთ გამომავალი ფორმატი "json".
დააინსტალირეთ AWS IoT Greengrass
იხილეთ ინსტრუქციები, თუ როგორ დააინსტალიროთ AWS IoT Greengrass Core: https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/install-greengrass-corev2.html
შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ AWS IoT Greengrass Core-ის უახლესი ვერსია ამ მდებარეობიდან: https://d2s8p88vqu9w66.cloudfront.net/releases/greengrass-nucleus-latest.zip
ალტერნატიულად, შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ AWS IoT Greengrass Core პროგრამული უზრუნველყოფის კონკრეტული ვერსია ქვემოთ მოცემული მდებარეობიდან. შეცვალეთ ვერსია იმ ვერსიით, რომლის ჩამოტვირთვაც გსურთ:
https://d2s8p88vqu9w66.cloudfront.net/releases/greengrass-version.zip
შექმენით Hello World კომპონენტი
AWS IoT Greengrass v2-ში კომპონენტების შექმნა შესაძლებელია edge მოწყობილობაზე და ატვირთვა ღრუბელში, ან პირიქით.
თქვენს მოწყობილობაზე მარტივი კომპონენტის შესაქმნელად, დასაყენებლად, შესამოწმებლად, განახლებისა და მართვისთვის, მიჰყევით ინსტრუქციას სექციაში „Hello World კომპონენტის შესაქმნელად“:
https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/getting-started.html
კომპონენტის ღრუბელში ასატვირთად მიჰყევით ინსტრუქციას განყოფილებაში „ატვირთეთ თქვენი კომპონენტი“: https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/upload-firstcomponent.html
10.1 განათავსეთ თქვენი კომპონენტი
მიჰყევით ინსტრუქციებს ონლაინ მისამართზე განათავსეთ თქვენი კომპონენტი განათავსოთ და შეამოწმოთ, რომ თქვენი კომპონენტი მუშაობს.
პრობლემების მოგვარება
AWS IoT Greengrass-ის პრობლემების მოგვარების ზოგადი რჩევებისთვის, გთხოვთ, იხილოთ: https://docs.aws.amazon.com/greengrass/v2/developerguide/troubleshooting.html
კონკრეტული მოწყობილობის პრობლემების მოგვარების სახელმძღვანელოსთვის, გთხოვთ დაგვიკავშირდეთ პირდაპირ მისამართზე techsupport@premioinc.com.
დოკუმენტები / რესურსები
 |
premio R680E AI Edge Inference კომპიუტერი [pdf] ინსტრუქციები R680E AI Edge Inference Computer, R680E, AI Edge Inference Computer, Edge Inference Computer, Inference Computer, კომპიუტერი |
 |
premio R680E AI Edge Inference კომპიუტერი [pdf] ინსტრუქციები RCO-6000-RPL-2-2B15M, R680E, R680E AI Edge Inference Computer, R680E, AI Edge Inference Computer, Edge Inference Computer, Inference Computer |
 |
premio R680E AI Edge Inference კომპიუტერი [pdf] მომხმარებლის სახელმძღვანელო R680E AI Edge Inference Computer, R680E, AI Edge Inference Computer, Edge Inference Computer, Inference Computer, კომპიუტერი |
