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AWS politiche gestite per la personalizzazione del modello Amazon SageMaker AI
Queste policy AWS gestite aggiungono le autorizzazioni necessarie per utilizzare la personalizzazione del modello Amazon SageMaker AI. Le politiche sono disponibili nel tuo AWS account e vengono utilizzate dai ruoli di esecuzione creati dalla console SageMaker AI.
Argomenti
AWS politica gestita: AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess
Questa politica concede le autorizzazioni necessarie per i flussi di lavoro di personalizzazione dei modelli in SageMaker Amazon AI, tra cui la formazione senza server, l'apprendimento per rinforzo delle funzioni di ricompensa personalizzate, la valutazione dei modelli e la distribuzione negli endpoint o Bedrock. SageMaker
Dettagli delle autorizzazioni
Questa politica gestita include le seguenti autorizzazioni. AWS
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sagemaker— Consente ai responsabili di gestire i contenuti dell' SageMaker Hub, creare e gestire lavori di formazione, pipeline, endpoint con componenti di inferenza, pacchetti di modelli, tracciamento della discendenza, tracciamento degli esperimenti MLFlow ed eseguire operazioni di ricerca e etichettatura tra le risorse di personalizzazione dei modelli. -
sagemaker-mlflow— Consente ai responsabili di accedere all'interfaccia utente di tracciamento MLFlow, creare esperimenti ed esecuzioni e registrare metriche, parametri e modelli. -
s3— Consente ai responsabili di leggere oggetti dai JumpStart bucket e read/write oggetti nei bucket S3 con nomi contenenti «sagemaker» (senza distinzione tra maiuscole e minuscole), limitati all'account del principale. -
lambda— Consente ai principali di elencare, creare, eliminare, richiamare e ottenere funzioni Lambda con nomi contenenti "SageMaker" (senza distinzione tra maiuscole e minuscole) per funzioni di ricompensa personalizzate. Consente inoltre l'accesso in lettura al livello AWS SDK Lambda. -
bedrock— Consente ai responsabili di creare modelli e processi di valutazione personalizzati, importare modelli, richiamare modelli (incluso lo streaming) ed elencare i modelli di base e i throughput assegnati. -
ecr— Consente ai responsabili di estrarre le immagini dei contenitori e ottenere token di autorizzazione per l'inferenza. Viene utilizzatoResource: *per supportare l'estrazione da più account dagli AWS account di Deep Learning Container. -
application-autoscaling— Consente ai responsabili di descrivere obiettivi scalabili per la scalabilità automatica degli endpoint di inferenza. -
logs— Consente ai principali di leggere e scrivere log per gruppi di log (). CloudWatch SageMaker/aws/sagemaker/* -
iam— Consente ai responsabili di trasferire ruoli ai SageMaker servizi Lambda e Bedrock. PassRole è disciplinato dalle convenzioni di denominazione dei ruoli (*SageMaker*per, perSageMakerForLambda*Lambda, SageMakerSageMakerForBedrock*per Bedrock) e dalle condizioni.iam:PassedToServiceConsente anche l'utilizzo di menu a discesa dell'interfaccia utente.ListRoles -
kms— Consente ai responsabili di descrivere le chiavi ed elencare gli alias per la configurazione del lavoro. Read-only. -
ec2— Consente ai responsabili di descrivere i VPC per la configurazione dei job. Read-only.
Esempio Policy delle autorizzazioni
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "SageMakerPublicHubPermissions", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:ListHubContents" ], "Resource": [ "arn:aws:sagemaker:*:aws:hub/SageMakerPublicHub" ] }, { "Sid": "SageMakerHubPermissions", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:ImportHubContent", "sagemaker:ListHubs", "sagemaker:ListHubContents", "sagemaker:ListHubContentVersions", "sagemaker:DescribeHubContent", "sagemaker:DeleteHubContent" ], "Resource": [ "arn:aws:sagemaker:*:*:hub/*", "arn:aws:sagemaker:*:*:hub-content/*" ], "Condition": { "StringEquals": { "aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}" } } }, { "Sid": "JumpStartS3Access", "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:GetObject", "s3:ListBucket" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::jumpstart*" ] }, { "Sid": "SageMakerTrainingJob", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:CreateTrainingJob", "sagemaker:DescribeTrainingJob", "sagemaker:ListTrainingJobs", "sagemaker:StopTrainingJob" ], "Resource": [ 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Amazon SageMaker AI si aggiorna alle politiche gestite di personalizzazione dei modelli
Visualizza i dettagli sugli aggiornamenti alle politiche AWS gestite per la personalizzazione del modello Amazon SageMaker AI da quando questo servizio ha iniziato a tracciare queste modifiche. Per ricevere avvisi automatici sulle modifiche a questa pagina, iscriviti al feed RSS nella pagina della cronologia dei documenti SageMaker AI.
| Policy | Versione | Modifica | Data |
|---|---|---|---|
AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess - Nuova politica |
1 |
Policy iniziale |
22 maggio 2026 |
