常见问题

问：在生命周期终止（EOL）日期之后，我的 AWS DeepLens 资源会怎样？

2024 年 1 月 31 日之后，所有对 AWS DeepLens 模型、项目和设备信息的引用都将从 AWS DeepLens 服务中删除。您将无法再从您的 AWS 管理控制台发现或访问 AWS DeepLens 服务，并且调用 AWS DeepLens API 的应用程序将不再工作。

问：在 EOL 日期之后，我是否需要为账户中剩余的 AWS DeepLens 资源付费？

AWS DeepLens 创建的资源，例如 Amazon S3 存储桶、AWS Lambda 函数、AWS IoT 事物和 AWS Identity and Access Management（IAM）角色，在 2024 年 1 月 31 日之后将继续存在于各自的服务中。为避免 AWS DeepLens 不再受支持后仍被计费，请按照如何删除我的 AWS DeepLens 云资源？（见下文）中的步骤操作

问：如何删除我的 AWS DeepLens 云资源？

按照以下步骤删除所有剩余的 AWS DeepLens 云资源。

删除 AWS DeepLens S3 存储桶

1. 登录 AWS 管理控制台，并通过以下网址打开 Amazon S3 控制台：https://console.aws.amazon.com/s3/。
   
2. 在存储桶列表搜索栏中，输入 deeplens-* 以仅显示 AWS DeepLens S3 存储桶。
   
3. 选择要删除的存储桶名称旁边的选项，然后选择页面顶部的“删除”。

注意：如果存储桶包含任何对象，请先清空存储桶，然后再删除它，方法是选择此存储桶不为空错误警报中的空存储桶配置链接，然后按照空存储桶页面上的说明进行操作。然后，返回删除存储桶页面并删除该存储桶。

删除 AWS DeepLens IoT 资源

1.  登录 AWS 管理控制台，并通过以下网址打开 AWS IoT 控制台：https://console.aws.amazon.com/iot/。
   
2. 要删除 AWS IoT 事物，请执行以下操作：
   
   1. 在导航窗格中，选择管理。
      
   2.  从 所有设备 中选择事物。
      
   3. 在事物列表搜索栏中，输入 deeplens 以仅显示 AWS DeepLens 事物。
      
   4. 选中您要删除的所有 AWS IoT 事物的复选框，然后选择页面顶部的“删除”。
3. 要删除 AWS IoT Greengrass 资源，请执行以下操作：
   1. 登录 AWS 管理控制台，并通过以下网址打开 AWS IoT 控制台：https://console.aws.amazon.com/iot/
   2. 在导航窗格中，选择管理。
   3.  在 Greengrass 设备中，选择“组（V1）”。
   4.  在 Greengrass 组列表搜索栏中，输入 deeplens 以仅显示 AWS DeepLens 组。
   5. 选中要删除的 AWS IoT Greengrass 组旁边的复选框，然后选择页面顶部的删除。

删除 AWS DeepLens Lambda 函数

1. 登录 AWS 管理控制台，并通过以下网址打开 IAM 控制台：https://console.aws.amazon.com/lambda/
2. 在导航窗格中，选择函数。
3. 在函数列表搜索栏中，输入 deeplens 以仅显示 AWS DeepLens Lambda 函数。
4. 选中要删除的 Lambda 函数旁边的复选框，然后选择页面顶部的删除。

删除 AWS DeepLens IAM 角色

1. 登录 AWS 管理控制台，并通过以下网址打开 IAM 控制台：https://console.aws.amazon.com/iam/
2. 在导航窗格中，选择角色。
3. 在角色列表搜索栏中，输入 deeplens 以显示筛选后的 AWS DeepLens 角色列表。
4. 选中要删除的角色名称旁边的复选框，然后选择页面顶部的删除。

 

问：我的 AWS DeepLens 设备会继续接收安全更新吗？

AWS DeepLens 在 2024 年 1 月 31 日之后不再更新。虽然部署在 AWS DeepLens 设备上的某些应用程序可能会在 EOL 日期之后继续运行，但 AWS 不提供与 AWS DeepLens 软件或硬件相关的任何问题的补救措施，也不对这些问题负责。

问：我如何才能继续获得 AWS AI/ML 的实践经验？

我们建议您尝试我们的其他动手机器学习工具。借助 AWS DeepRacer，使用基于云的 3D 赛车模拟器为 1/18 比例的自主赛车创建强化学习模型。使用 Amazon SageMaker Studio Lab，在无需设置的免费开发环境中学习和试验。使用 Amazon Rekognition 自动执行图像和视频分析，或使用 AWS Panorama 通过边缘计算机视觉改进您的操作。

问：我应该如何处理我的 AWS DeepLens 设备？

我们鼓励您通过 Amazon Recycling Program 回收您的 AWS DeepLens 设备。Amazon 将承担与运输和回收相关的费用。