Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Consenti all' SageMaker IA di accedere alle risorse nel tuo Amazon VPC SageMaker L'intelligenza artificiale esegue i seguenti tipi di lavoro in un Amazon Virtual Private Cloud per impostazione predefinita. + Processing + Addestramento + Hosting dei modelli + Trasformazione in batch + Amazon SageMaker Clarify + SageMaker Compilazione AI Tuttavia, i contenitori per questi lavori accedono a AWS risorse, come i bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) in cui archiviare dati di formazione e artefatti dei modelli, tramite Internet. Per controllare l'accesso ai dati e ai container di processo, ti consigliamo di creare un VPC privato e configurarlo in modo che non siano accessibili su Internet. Per ulteriori informazioni sulla creazione e sulla configurazione di un VPC, consulta [Nozioni di base su Amazon VPC](https://docs.aws.amazon.com/AmazonVPC/latest/UserGuide/getting-started-ipv4.html) nella *Guida per l'utente di Amazon VPC*. L'utilizzo di un VPC aiuta a proteggere i container di processo e i dati perché puoi configurare il tuo VPC in modo che non sia connesso a Internet. L'utilizzo di un VPC ti consente inoltre di monitorare tutto il traffico di rete in entrata e in uscita dai tuoi container di processo utilizzando i log di flusso VPC. Per ulteriori informazioni, consulta [Log di flusso VPC](https://docs.aws.amazon.com/AmazonVPC/latest/UserGuide/flow-logs.html) nella *Guida per l’utente di Amazon VPC*. Specifica la configurazione del tuo VPC privato quando crei processi specificando sottoreti e gruppi di sicurezza. Quando specifichi le sottoreti e i gruppi di sicurezza, l' SageMaker intelligenza artificiale crea *interfacce di rete elastiche* associate ai tuoi gruppi di sicurezza in una delle sottoreti. Le interfacce di rete consentono ai container di processo di connettersi alle risorse nel tuo VPC. Per ulteriori informazioni sulle interfacce di rete, consulta [Interfacce di rete elastiche](https://docs.aws.amazon.com/AmazonVPC/latest/UserGuide/VPC_ElasticNetworkInterfaces.html) nella *Guida per l'utente di Amazon VPC*. Si specifica una configurazione VPC all'interno dell'`VpcConfig`oggetto dell'[CreateProcessingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateProcessingJob.html)operazione o [CreateTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html)dell'operazione. Se specifichi una configurazione VPC quando crei un job di addestramento, il modello può accedere alle risorse all’interno del VPC. La sola specifica di una configurazione VPC non modifica il percorso di invocazione. Per connetterti ad Amazon SageMaker AI all'interno di un VPC, crea un endpoint VPC e richiamalo. Per ulteriori informazioni, consulta [Connettiti all' SageMaker IA all'interno del tuo VPC](interface-vpc-endpoint.md). **Topics** + [Offri SageMaker ai lavori di elaborazione AI l'accesso alle risorse nel tuo Amazon VPC](process-vpc.md) + [Offri SageMaker ai corsi di formazione sull'intelligenza artificiale l'accesso alle risorse nel tuo Amazon VPC](train-vpc.md) + [Offri agli endpoint ospitati dall' SageMaker intelligenza artificiale l'accesso alle risorse nel tuo Amazon VPC](host-vpc.md) + [Autorizzazione dei processi di trasformazione in batch ad accedere alle risorse nel tuo Amazon VPC](batch-vpc.md) + [Offri ad Amazon SageMaker Clarify Jobs l'accesso alle risorse nel tuo Amazon VPC](clarify-vpc.md) + [Offri SageMaker ai lavori di compilazione AI l'accesso alle risorse nel tuo Amazon VPC](neo-vpc.md) + [Autorizzazione dei processi di raccomandazione di inferenza ad accedere alle risorse in Amazon VPC](inference-recommender-vpc-access.md)