Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Dispositivos periféricos Amazon SageMaker Neo proporciona soporte de compilación para los marcos de aprendizaje automático más populares. Puede implementar sus dispositivos Neo-compiled periféricos, como la Raspberry Pi 3, la Sitara de Texas Instruments, la Jetson TX1 y más. Para obtener una lista completa de los marcos y dispositivos periféricos compatibles, consulte [Marcos, dispositivos, sistemas y arquitecturas compatibles](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-supported-devices-edge.html). Debe configurar su dispositivo perimetral para que pueda utilizar los servicios. AWS Una forma de hacerlo consiste en instalar DLR y Boto3 en su dispositivo. Para ello, debe configurar las credenciales de autenticación. Consulte [AWS Configuración de Boto3](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/quickstart.html#configuration) para obtener más información. Una vez compilado el modelo y configurado el dispositivo periférico, puede descargar el modelo de Amazon S3 a su dispositivo periférico. Desde allí, puede usar [Tiempo de ejecución de aprendizaje profundo (DLR)](https://neo-ai-dlr.readthedocs.io/en/latest/index.html) para leer el modelo compilado y hacer inferencias. Para los usuarios primerizos, le recomendamos que consulte la guía de [Introducción](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-getting-started-edge.html). Esta guía explica cómo configurar las credenciales, compilar un modelo, implementar el modelo en Raspberry Pi 3 y hacer inferencias en imágenes. **Topics** + [Marcos, dispositivos, sistemas y arquitecturas compatibles](neo-supported-devices-edge.md) + [Implementación de modelos](neo-deployment-edge.md) + [Configuración de Neo en dispositivos periféricos](neo-getting-started-edge.md)