Neptune ML einrichten, ohne die Schnellstartvorlage zu verwenden AWS CloudFormation

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Dieses Handbuch enthält step-by-step Anweisungen zur Einrichtung von Amazon Neptune ML ohne Verwendung der AWS AWS CloudFormation Schnellstartvorlage. Es wird davon ausgegangen, dass Sie bereits über einen funktionierenden Neptune-DB-Cluster verfügen, und behandelt die notwendige Einrichtung, einschließlich der Installation des Neptune-Export-Dienstes, der Erstellung benutzerdefinierter IAM-Rollen und der Konfiguration Ihres DB-Clusters zur Aktivierung von Neptune ML. In der Anleitung wird auch erklärt, wie Sie zwei SageMaker KI-Endpunkte in Ihrer Neptune-VPC erstellen, um der Neptune-Engine Zugriff auf das erforderliche KI-Management zu gewähren. SageMaker APIs Wenn Sie diese Anweisungen befolgen, können Sie Neptune ML auf Ihrer vorhandenen Neptune-Infrastruktur einrichten, ohne sich auf die Vorlage verlassen zu müssen. AWS CloudFormation

Beginnen mit einem funktionierenden Neptune-DB-Cluster

Wenn Sie die AWS CloudFormation Schnellstartvorlage nicht für die Einrichtung von Neptune ML verwenden, benötigen Sie einen vorhandenen Neptune-DB-Cluster, mit dem Sie arbeiten können. Sie können entweder einen bereits vorhandenen Neptune-DB-Cluster verwenden, einen Neptune-DB-Cluster, den Sie bereits verwenden, klonen oder einen neuen Neptune-DB-Cluste erstellen (siehe Neptun-Cluster erstellen).

Installieren des Service Neptune-Export

Installieren Sie den Service Neptune-Export gemäß den Anweisungen unter Verwenden des Neptune-Export-Services zum Exportieren von Neptune-Daten, falls Sie dies noch nicht getan haben.

Fügen Sie der Sicherheitsgruppe NeptuneExportSecurityGroup, die bei der Installation erstellt wird, eine Regel für eingehenden Datenverkehr mit den folgenden Einstellungen hinzu:

Erstellen Sie eine benutzerdefinierte S3-IAM-Rolle NeptuneLoadFrom

Erstellen Sie die benutzerdefinierte IAM-RolleNeptuneLoadFromS3 gemäß dem Anweisungen unter Erstellen einer IAM-Rolle für den Zugriff auf Amazon S3, falls Sie dies noch nicht getan haben.

Erstellen Sie eine benutzerdefinierte Rolle NeptuneSageMaker IAMRole

Verwenden Sie die IAM-Konsole, um eine benutzerdefinierte NeptuneSageMakerIAMRole mit der folgenden Richtlinie zu erstellen:

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Action": [
        "ec2:CreateNetworkInterface",
        "ec2:CreateNetworkInterfacePermission",
        "ec2:CreateVpcEndpoint",
        "ec2:DeleteNetworkInterface",
        "ec2:DeleteNetworkInterfacePermission",
        "ec2:DescribeDhcpOptions",
        "ec2:DescribeNetworkInterfaces",
        "ec2:DescribeRouteTables",
        "ec2:DescribeSecurityGroups",
        "ec2:DescribeSubnets",
        "ec2:DescribeVpcEndpoints",
        "ec2:DescribeVpcs"
      ],
      "Resource": "*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "ecr:GetAuthorizationToken",
        "ecr:GetDownloadUrlForLayer",
        "ecr:BatchGetImage",
        "ecr:BatchCheckLayerAvailability"
      ],
      "Resource": "*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "iam:PassRole"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:iam::*:role/*"
      ],
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "iam:PassedToService": [
            "sagemaker.amazonaws.com"
          ]
        }
      },
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "kms:CreateGrant",
        "kms:Decrypt",
        "kms:GenerateDataKey*"
      ],
      "Resource": "arn:aws:kms:*:*:key/*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "logs:CreateLogGroup",
        "logs:CreateLogStream",
        "logs:PutLogEvents",
        "logs:DescribeLogGroups",
        "logs:DescribeLogStreams",
        "logs:GetLogEvents"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:logs:*:*:log-group:/aws/sagemaker/*"
      ],
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "sagemaker:AddTags",
        "sagemaker:CreateEndpoint",
        "sagemaker:CreateEndpointConfig",
        "sagemaker:CreateHyperParameterTuningJob",
        "sagemaker:CreateModel",
        "sagemaker:CreateProcessingJob",
        "sagemaker:CreateTrainingJob",
        "sagemaker:CreateTransformJob",
        "sagemaker:DeleteEndpoint",
        "sagemaker:DeleteEndpointConfig",
        "sagemaker:DeleteModel",
        "sagemaker:DescribeEndpoint",
        "sagemaker:DescribeEndpointConfig",
        "sagemaker:DescribeHyperParameterTuningJob",
        "sagemaker:DescribeModel",
        "sagemaker:DescribeProcessingJob",
        "sagemaker:DescribeTrainingJob",
        "sagemaker:DescribeTransformJob",
        "sagemaker:InvokeEndpoint",
        "sagemaker:ListTags",
        "sagemaker:ListTrainingJobsForHyperParameterTuningJob",
        "sagemaker:StopHyperParameterTuningJob",
        "sagemaker:StopProcessingJob",
        "sagemaker:StopTrainingJob",
        "sagemaker:StopTransformJob",
        "sagemaker:UpdateEndpoint",
        "sagemaker:UpdateEndpointWeightsAndCapacities"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:sagemaker:*:*:*"
      ],
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "sagemaker:ListEndpointConfigs",
        "sagemaker:ListEndpoints",
        "sagemaker:ListHyperParameterTuningJobs",
        "sagemaker:ListModels",
        "sagemaker:ListProcessingJobs",
        "sagemaker:ListTrainingJobs",
        "sagemaker:ListTransformJobs"
      ],
      "Resource": "*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "s3:GetObject",
        "s3:PutObject",
        "s3:DeleteObject",
        "s3:AbortMultipartUpload",
        "s3:ListBucket"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:s3:::*"
      ],
      "Effect": "Allow"
    }
  ]
}

Bearbeiten Sie während der Erstellung dieser Rolle die Vertrauensstellung, sodass sie wie folgt aussieht:

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": [
          "ec2.amazonaws.com",
          "rds.amazonaws.com",
          "sagemaker.amazonaws.com"
        ]
      },
      "Action": "sts:AssumeRole"
    }
  ]
}

Kopieren Sie abschließend den ARN, der dieser neuen Rolle NeptuneSageMakerIAMRole zugewiesen ist.

Konfigurieren Ihres DB-Clusters zur Aktivierung von Neptune ML

Erstellen Sie zwei SageMaker KI-Endpunkte in Ihrer Neptune VPC

Um der Neptune-Engine Zugriff auf das erforderliche SageMaker KI-Management zu gewähren APIs, müssen Sie schließlich zwei SageMaker KI-Endpunkte in Ihrer Neptune-VPC erstellen, wie unter erklärt. Erstellen Sie zwei Endpunkte für SageMaker KI in Ihrer Neptune VPC