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遊輪、石油鑽井平台和工廠車間等位置使用AWS Snowball Edge設備，這些位置僅限於沒有網絡連接，用於各種機器學習 (ML) 應用程序，例如監控、面部識別和工業檢查。然而，鑑於這些設備的遠程和斷開連接的性質，在邊緣部署和管理 ML 模型通常很困難。
使用AWS IoT Greengrass和Amazon SageMaker Edge Manager，可以使用經過雲訓練的 ML 模型對 Snowball Edge 設備上本地生成的數據執行 ML 推理。不僅可以從運行本地推理的低延遲和成本節省中受益，還可以減少將 ML 模型投入生產所需的時間和精力。
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