如何在N个Greengrass设备上部署N个模型，同时使用唯一的Lambda进行推理逻辑？
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【以下的问题经过翻译处理】 我们正在考虑一下在Greengrass管理设备上进行机器学习边缘推断的用例。模型对于每个设备都是独特的，但是其架构和调用逻辑对于所有设备都是相同的。换句话说，相同的调用Lambda可以用于所有设备，只需要在设备之间更改模型参数即可。我们想要向所有设备部署一个独特的推断Lambda，并向每个设备加载特定于设备的工件。
带有Greengrass ML Inference的这种情况是否可以实现？似乎GG MLI要求每个模型都与特定的Lambda关联。
否则，推荐的模式是在Lambda中进行自我管理的推断吗？例如，通过从S3加载特定模型、唯一本地配置文件或某些环境变量加载。
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【以下的回答经过翻译处理】 在IoT Greengrass 1.x中，配置是针对每个Greengrass Group独特的。这包括连接器，Lambdas和ML资源。
同一个Lambda可以作为Greengrass函数被多个组引用，这可能是您想要的。这类似于使用GG ML连接器（对象检测或图像分类）之一。
除了推理代码，您还需要配置一个ML资源，它有一个本地名称和一个远程模型。本地名称对于所有Greengrass Groups都相同，但在每个组中，您将引用不同的远程对象（模型）- S3或SageMaker作业。
每当模型更改时，您需要重新部署相应的Greengrass组以在本地部署更改。
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