Limitaciones y solución de problemas - Amazon SageMaker AI
Solución de problemas relacionados con la concesión de permisos a través de la consola de SageMaker AISolución de problemas relacionados con la creación de una aplicación en Canvas por error de espacio

Limitaciones y solución de problemas

En la siguiente sección, se describe la ayuda para la solución de problemas y las limitaciones que se aplican al utilizar Amazon SageMaker Canvas. Puede utilizar este tema como ayuda para solucionar cualquier problema que se le presente.

Solución de problemas relacionados con la concesión de permisos a través de la consola de SageMaker AI

Si tiene problemas para conceder a su usuario los permisos básicos de Canvas o los permisos de modelos listos para usar, es posible que este tenga un rol de ejecución de AWS IAM con más de una relación de confianza con otros servicios de AWS. Una relación de confianza es una política asociada a su rol que define qué entidades principales (usuarios, funciones, cuentas o servicios) pueden asumir ese rol. Por ejemplo, es posible que se produzca un problema al conceder permisos adicionales de Canvas a su usuario si su rol de ejecución tiene una relación de confianza con Amazon SageMaker AI y Amazon Forecast.

Para solucionar este problema, elija una de las siguientes opciones.

1. Elimine del rol todos los servicios de confianza excepto uno.

Esta solución requiere que edite la relación de confianza para el rol de IAM de su perfil de usuario y que elimine todos los servicios de AWS excepto SageMaker AI.

Para editar la relación de confianza para el rol de ejecución de IAM, haga lo siguiente:

  1. Vaya a la consola de IAM: https://console.aws.amazon.com/iam/.

  2. En el panel de navegación de la consola de IAM, elija Roles. La consola muestra los roles asociados a su cuenta.

  3. Elija el nombre del rol que desea modificar y seleccione la pestaña Relaciones de confianza en la página de detalles.

  4. Elija Editar la política de confianza.

  5. En el editor Editar la política de confianza, pegue lo siguiente y, a continuación, seleccione Actualizar política.

    JSON
    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": [
                    "sagemaker.amazonaws.com"
                ]
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}

También puede actualizar este documento de política mediante la CLI de IAM. Para obtener más información, consulte update-trust en la Referencia de comandos de IAM.

Ahora puede volver a intentar conceder a su usuario los permisos básicos de Canvas o los permisos de los modelos listos para usar.

2. Utilice un rol diferente con uno o varios servicios de confianza.

Esta solución requiere que especifique un rol de IAM diferente para su perfil de usuario. Use esta opción si ya tiene un rol de IAM que pueda sustituir.

Para especificar otro rol de ejecución para el usuario, haga lo siguiente:

  1. Abra la consola de Amazon SageMaker AI en https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

  2. En el panel de navegación izquierdo, seleccione Configuraciones de administración.

  3. En Configuraciones de administración, elija Dominios.

  4. En la lista de dominios, seleccione el dominio del que desea ver una lista de perfiles de usuario.

  5. En la página Detalles del dominio, elija la pestaña Perfiles de usuario.

  6. Elija el usuario cuyos permisos quiera editar. En la página Detalles del usuario, elija Editar.

  7. En la página de Configuración general, elija la lista desplegable Rol de ejecución y seleccione el rol que desee usar.

  8. Seleccione Enviar para guardar los cambios en el perfil de usuario.

Su usuario ahora debería usar un rol de ejecución con un solo servicio de confianza (SageMaker AI).

Puede volver a intentar conceder a su usuario los permisos básicos de Canvas o los permisos de los modelos listos para usar.

3. Asociación manual de la política administrada de AWS al rol de ejecución en lugar de utilizar el conmutador de la configuración del dominio de SageMaker AI.

En lugar de utilizar el conmutador de la configuración del dominio o del perfil de usuario, puede asociar manualmente las políticas administradas de AWS que concedan al usuario los permisos correctos.

Para conceder a un usuario los permisos básicos de Canvas, asocie la política Amazon SageMakerCanvasFullAccess. Para conceder a un usuario los permisos de modelos listos para usar, asocie la política AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess.

Utilice el siguiente procedimiento para asociar una política administrada de AWS a su rol.

  1. Vaya a la consola de IAM: https://console.aws.amazon.com/iam/.

  2. Elija Roles.

  3. En el cuadro de búsqueda, busque el rol de IAM del usuario por su nombre y selecciónelo.

  4. En la página del rol del usuario, en Permisos, seleccione Agregar permisos.

  5. En el menú desplegable, seleccione Asociar políticas.

  6. Busque y seleccione la política o las políticas que desee asociar al rol de ejecución del usuario:

    1. Para conceder los permisos básicos de Canvas, busque y seleccione la política Amazon SageMakerCanvasFullAccess.

    2. Para conceder los permisos de modelos listos para usar, busque y seleccione la política AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess.

  7. Seleccione Agregar permisos para asociar la política al rol.

Tras asociar una política administrada de AWS al rol del usuario a través de la consola de IAM, el usuario debería disponer ahora de los permisos básicos de Canvas o los permisos de modelos listos para usar.

Solución de problemas relacionados con la creación de una aplicación en Canvas por error de espacio

Al crear una nueva aplicación de Canvas, si encuentra un error que indica Unable to create app <app-arn> because space <space-arn> is not in InService state, indica que se ha producido un error al crear el espacio subyacente de Amazon SageMaker Studio. Un espacio de Studio es el almacenamiento subyacente que aloja los datos de las aplicaciones de Canvas. Para obtener más información sobre los espacios de Studio, consulte Espacios de Amazon SageMaker Studio. Para obtener más información sobre la configuración de espacios en Canvas, consulte Almacenamiento de datos de aplicaciones de SageMaker Canvas en su propio espacio de SageMaker AI.

Para determinar la causa principal del error en la creación del espacio, puede utilizar la API DescribeSpace para comprobar el campo FailureReason. Para obtener más información sobre los estados posibles y su significado, consulte Entidades y estados de dominio de Amazon SageMaker AI.

Para resolver este problema, busque el dominio en la consola de SageMaker AI y elimine el espacio fallido que aparece en el mensaje de error que ha recibido. Para ver los pasos detallados sobre cómo buscar y eliminar un espacio, consulte la página Detención y eliminación de aplicaciones y espacios en ejecución de Studio y siga las instrucciones para Delete a Studio space. Al eliminar el espacio también se eliminan todas las aplicaciones asociadas al espacio. Tras eliminar el espacio, puede intentar volver a crear la aplicación de Canvas. El espacio debería aprovisionarse ahora correctamente, lo que permitiría que Canvas se iniciara.