Uzaktaki tesisleri ve sınırlı internet erişimi olan bir üretim şirketinin, kusur tespiti için şirket içinde etiketlenmiş büyük bir görüntü veri kümesi bulunmaktadır. Şirket, bilgi işlem maliyetlerini düşüren, eğitimi verimli bir şekilde ölçeklendiren ve eğitilmiş modelin düşük bağlantılı tesislerde gerçek zamanlı konveyör bandı çıkarımı için çalışmasına olanak tanıyan bir çözüme ihtiyaç duymaktadır. Bu gereksinimleri hangi çözüm karşılar?

Bu çözüm, üretim şirketinin tüm gereksinimlerini karşılar. Eğitim verilerini Amazon S3'e taşımak, veri depolama ve erişimini merkezi hale getirir. Amazon SageMaker ile model eğitimi, bilgi işlem maliyetlerini düşürür ve ölçeklenebilirliği sağlar. SageMaker Neo ile model optimizasyonu, model boyutunu ve çıkarım süresini azaltarak düşük bağlantılı ortamlar için ideal hale getirir. Son olarak, AWS IoT Greengrass ve edge cihazlarına dağıtım, düşük bağlantılı tesislerde bile gerçek zamanlı çıkarım yapılmasını mümkün kılar. Diğer seçenekler ise şunları sağlamaz: SageMaker hosting endpoint'ine dağıtım, düşük bağlantılı tesislerde gerçek zamanlı çıkarım için uygun değildir çünkü sürekli internet bağlantısı gerektirir. Modeli şirket içinde eğitmek, bilgi işlem maliyetlerini düşürmez ve ölçeklenebilirlik sağlamaz. Modeli şirket içinde eğitmek ve optimize etmemek, düşük bağlantılı ortamlar için modelin verimli çalışmasını engeller.