Referencia de persona
El administrador de roles de Amazon SageMaker proporciona permisos sugeridos para varias personas de ML. Incluyen roles de ejecución de usuario para las responsabilidades habituales de los profesionales de ML, así como roles de ejecución de servicios para las interacciones de servicio de AWS habituales necesarias para trabajar con SageMaker AI.
Cada persona tiene permisos sugeridos en forma de actividades de ML seleccionadas. Para obtener información sobre las actividades de ML predefinidas y sus permisos, consulte Referencia de actividad de ML.
Persona de científico de datos
Utilice esta persona para configurar los permisos para llevar a cabo el desarrollo y la experimentación generales del machine learning en un entorno de SageMaker AI. Esta persona incluye las siguientes actividades de ML preseleccionadas:
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Ejecutar aplicaciones de Studio Classic
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Administrar trabajos de ML
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Administrar modelos
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Administrar tablas de AWS Glue
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Servicios de IA de Canvas
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Canvas MLOps
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Acceso a Canvas Kendra
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Usar MLflow
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Se requiere acceso a los servicios de AWS para MLflow
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Ejecutar aplicaciones de Studio EMR sin servidor
Persona de MLOps
Elija esta persona para configurar los permisos para las actividades operativas. Esta persona incluye las siguientes actividades de ML preseleccionadas:
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Ejecutar aplicaciones de Studio Classic
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Administrar modelos
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Administrar canalizaciones
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Buscar y visualizar experimentos
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Acceso completo a Amazon S3
Persona de computación de SageMaker AI
nota
Se recomienda utilizar primero el administrador de roles para crear un rol de computación de SageMaker AI, para que los recursos de computación de SageMaker AI puedan realizar tareas como el entrenamiento y la inferencia. Utilice la persona de rol de computación de SageMaker AI para crear este rol con el administrador del rol. Tras crear un rol de computación de SageMaker AI, tome nota de su ARN para usos futuros.
Esta persona incluye la siguiente actividad de ML preseleccionada:
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Acceder a los servicios de AWS necesarios
