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.
SageMaker AI führt standardmäßig die folgenden Jobtypen in einer Amazon Virtual Private Cloud aus.
Verarbeitung
-
Training
Modellieren Sie Hosting
Batch-Transformation
Amazon SageMaker Clarify
SageMaker KI-Zusammenstellung
Container für diese Jobs greifen jedoch über das Internet auf AWS Ressourcen zu — wie die Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -Buckets, in denen Sie Trainingsdaten und Modellartefakte speichern.
Um den Zugriff auf Ihre Daten- und Auftrags-Container zu kontrollieren, empfehlen wir Ihnen, eine private VPC zu erstellen und so zu konfigurieren, dass sie nicht über das Internet zugänglich sind. Informationen zum Erstellen und Konfigurieren einer VPC finden Sie unter Erste Schritte mit Amazon VPC im Amazon VPC Benutzerhandbuch. Die Verwendung einer VPC trägt zum Schutz Ihrer Auftrags-Container und Daten bei, da Sie Ihre VPC so konfigurieren können, dass sie nicht mit dem Internet verbunden ist. Die Verwendung einer VPC ermöglicht es Ihnen auch, den gesamten Netzwerkverkehr in und aus Ihren Auftrags-Containern mithilfe von VPC-Flow-Protokollen zu überwachen. Weitere Informationen finden Sie unter VPC-Flow-Protokolle im Amazon-VPC-Benutzerhandbuch.
Sie legen Ihre private VPC-Konfiguration fest, wenn Sie Aufträge erstellen, indem Sie Subnetze und Sicherheitsgruppen angeben. Wenn Sie die Subnetze und Sicherheitsgruppen angeben, erstellt SageMaker KI elastische Netzwerkschnittstellen, die Ihren Sicherheitsgruppen in einem der Subnetze zugeordnet sind. Netzwerkschnittstellen ermöglichen es Ihren Auftrag-Containern, sich mit Ressourcen in Ihrer VPC zu verbinden. Informationen über Netzwerkschnittstellen finden Sie unter Elastic Netzwerkschnittstellen im Amazon VPC Benutzerhandbuch.
Sie geben eine VPC-Konfiguration innerhalb des VpcConfig Objekts der CreateProcessingJobOperation oder CreateTrainingJobOperation an. Wenn Sie beim Erstellen eines Trainingsjobs eine VPC-Konfiguration angeben, erhält Ihr Modell Zugriff auf Ressourcen innerhalb Ihrer VPC.
Die Angabe einer VPC-Konfiguration allein ändert den Aufrufpfad nicht. Um innerhalb einer VPC eine Verbindung zu Amazon SageMaker AI herzustellen, erstellen Sie einen VPC-Endpunkt und rufen Sie ihn auf. Weitere Informationen finden Sie unter Connect zu SageMaker KI in Ihrer VPC her.
Themen
Geben Sie SageMaker KI-Verarbeitungsjobs Zugriff auf Ressourcen in Ihrer Amazon VPC
Geben Sie SageMaker KI-Schulungsjobs Zugriff auf Ressourcen in Ihrer Amazon VPC
Geben Sie SageMaker KI-gehosteten Endpunkten Zugriff auf Ressourcen in Ihrer Amazon VPC
Geben Sie dem Batch-Transformationsauftrag Zugriff auf Ressourcen in Ihrer Amazon VPC
Gewähren Sie Amazon SageMaker Clarify Jobs Zugriff auf Ressourcen in Ihrer Amazon VPC
Geben Sie SageMaker KI-Kompilierungsjobs Zugriff auf Ressourcen in Ihrer Amazon VPC
Geben Sie Inference Empfehlungsaufträgen Zugriff auf Ressourcen in Ihrer Amazon VPC
