As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Dispositivos de borda O Amazon SageMaker Neo fornece apoio de compilação para frameworks de machine learning mais conhecidos. Você pode implantar seus dispositivos de borda compilados pela NEO, como o Raspberry Pi 3, o Sitara da Texas Instruments, o Jetson TX1 e muito mais. Para obter uma lista completa de estruturas e dispositivos de borda compatíveis, consulte as [Estruturas, dispositivos, sistemas e arquiteturas compatíveis](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-supported-devices-edge.html). Você deve configurar seu dispositivo de borda para que ele possa usar os serviços da AWS. Uma maneira de fazer isso é instalar o DLR e o Boto3 no seu dispositivo. Para fazer isso, você deve configurar as credenciais de autenticação. Para obter mais informações sobre a configuração do , consulte [Configuração Boto3 da AWS](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/quickstart.html#configuration). Depois que seu modelo for compilado e seu dispositivo de borda estiver configurado, você poderá baixar o modelo do Amazon S3 para seu dispositivo de borda. A partir daí, você pode usar o [Runtime de aprendizado profundo (DLR)](https://neo-ai-dlr.readthedocs.io/en/latest/index.html) para ler o modelo compilado e fazer inferências. Para usuários iniciantes, recomendamos que você confira o guia de [Conceitos básicos](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-getting-started-edge.html). Este guia mostra passo a passo como configurar suas credenciais, compilar um modelo, implantar seu modelo em um Raspberry Pi 3 e fazer inferências em imagens. **Topics** + [Estruturas, dispositivos, sistemas e arquiteturas compatíveis](neo-supported-devices-edge.md) + [Implantar modelos](neo-deployment-edge.md) + [Configurar o Neo em dispositivos de borda](neo-getting-started-edge.md)