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.
Role Manager – Häufig gestellte Fragen
Anmerkung
Amazon SageMaker Role Manager steht Neukunden nicht mehr zur Verfügung. Bestehende Kunden können den Service weiterhin wie gewohnt nutzen. AWS investiert weiterhin in Sicherheits- und Verfügbarkeitsverbesserungen für Role Manager, aber wir planen nicht, neue Funktionen einzuführen. Weitere Informationen finden Sie unter Änderung der Verfügbarkeit von Role Manager.
Antworten auf häufig gestellte Fragen zu Amazon SageMaker Role Manager finden Sie in den folgenden FAQs.
A: Sie können über mehrere Standorte in SageMaker der Amazon SageMaker AI-Konsole auf Amazon Role Manager zugreifen. Informationen zum Zugriff auf den Rollenmanager und dessen Verwendung zum Erstellen einer Rolle finden Sie unter Verwenden Sie den Rollenmanager (Konsole).
A: Personas sind vorkonfigurierte Gruppen von Berechtigungen, die auf allgemeinen Verantwortlichkeiten im Bereich Machine Learning (ML) basieren. Beispielsweise schlägt die Data-Science-Persona Berechtigungen für die allgemeine Entwicklung und das Experimentieren mit maschinellem Lernen in einer SageMaker KI-Umgebung vor, während die MLOps-Persona Berechtigungen für ML-Aktivitäten im Zusammenhang mit Operationen vorschlägt.
A: ML-Aktivitäten sind allgemeine AWS Aufgaben im Zusammenhang mit maschinellem Lernen mit SageMaker KI, für die bestimmte IAM-Berechtigungen erforderlich sind. Jede Persona schlägt verwandte ML-Aktivitäten vor, wenn sie eine Rolle mit Amazon SageMaker Role Manager erstellt. Zu den ML-Aktivitäten gehören Aufgaben wie Amazon S3-Vollzugriff oder das Suchen und Visualisieren von Experimenten. Weitere Informationen finden Sie unter Referenz zur ML-Aktivität.
A: Ja. Rollen, die mit dem Amazon SageMaker Role Manager erstellt wurden, sind IAM-Rollen mit benutzerdefinierten Zugriffsrichtlinien. Sie können die erstellten Rollen im Bereich Rollen der IAM-Konsole
A: Sie können die erstellten Rollen im Bereich Rollen der IAM-Konsole"sagemaker-" jedem Rollennamen hinzugefügt, um die Suche in der IAM-Konsole zu vereinfachen. Wenn Sie Ihre Rolle beispielsweise test-123 bei der Rollenerstellung benannt haben, wird Ihre Rolle wie sagemaker-test-123 in der IAM-Konsole angezeigt.
A: Ja. Sie können die von Amazon SageMaker Role Manager erstellten Rollen und Richtlinien über die IAM-Konsole ändern.
A: Ja. Sie können beliebige AWS oder vom Kunden verwaltete IAM-Richtlinien aus Ihrem Konto an die Rolle anhängen, die Sie mit Amazon SageMaker Role Manager erstellen.
A: Die Höchstgrenze für das Anhängen verwalteter Richtlinien an eine IAM-Rolle oder einen IAM-Benutzer beträgt 20. Die maximale Zeichengröße für verwaltete Richtlinien beträgt 6.144. Weitere Informationen finden Sie unter IAM-Objektkontingente und IAM- und AWS -Security-Token-Service Kontingentnamen sowie Zeichenbeschränkungen.
A: Alle Bedingungen, die Sie im Schritt 1. Geben Sie Rolleninformationen ein Amazon SageMaker Role Manager angeben, wie Subnetze, Sicherheitsgruppen oder KMS-Schlüssel, werden automatisch an alle darin ausgewählten ML-Aktivitäten weitergegeben. Schritt 2. Konfigurieren von ML-Aktivitäten Falls erforderlich, können Sie ML-Aktivitäten auch zusätzliche Bedingungen hinzufügen. Sie können beispielsweise auch InstanceTypes oder IntercontainerTrafficEncryption Bedingungen zur Aktivität Trainingsaufträge verwalten hinzufügen.
A: Sie können Ihrer Rolle im Schritt 3: Fügen Sie zusätzliche Richtlinien und Tags hinzu Amazon SageMaker Role Manager Tags hinzufügen. Um AWS Ressourcen erfolgreich mithilfe von Stichwörtern zu verwalten, müssen Sie sowohl der Rolle als auch allen zugehörigen Richtlinien dasselbe Tag hinzufügen. Beispielsweise können Sie einer Rolle und einem Amazon-S3-Bucket ein Tag zuweisen. Da die Rolle das Tag dann an die SageMaker AI-Sitzung weitergibt, kann nur ein Benutzer mit dieser Rolle auf diesen S3-Bucket zugreifen. Sie können einer Richtlinie über die IAM-Konsole
A: Nein. Nachdem Sie jedoch eine Servicerolle im Rollenmanager erstellt haben, können Sie zur IAM-Konsole wechseln, um die Rolle zu bearbeiten und in der IAM-Konsole eine Rolle mit menschlichem Zugriff hinzuzufügen.
A: Eine Benutzerverbundrolle wird direkt von einem Benutzer übernommen, um auf AWS Ressourcen wie den Zugriff auf die AWS-Managementkonsole zuzugreifen. Eine SageMaker KI-Ausführungsrolle wird vom SageMaker AI-Service übernommen, um eine Funktion im Namen eines Benutzers oder eines Automatisierungstools auszuführen. Wenn ein Benutzer beispielsweise eine Studio-Classic-Instance öffnet, übernimmt Studio Classic die dem Benutzerprofil zugeordnete Ausführungsrolle, um im Namen des Benutzers auf AWS -Ressourcen zuzugreifen. Wenn das Benutzerprofil keine Ausführungsrolle angibt, wird die Ausführungsrolle auf der Amazon SageMaker AI-Domänenebene angegeben.
A: Wenn Sie eine benutzerdefinierte Webanwendung für den Zugriff auf Studio Classic verwenden, haben Sie eine hybride Benutzerverbundrolle und eine SageMaker AI-Ausführungsrolle. Stellen Sie sicher, dass diese Rolle über die geringsten Rechte verfügt, sowohl für das, was der Benutzer tun kann, als auch für das, was Studio Classic im Namen des zugehörigen Benutzers tun kann.
A: AWS IAM Identity Center Studio Classic Cloud-Anwendungen verwenden eine Studio Classic-Ausführungsrolle, um Verbundbenutzern Berechtigungen zu gewähren. Diese Ausführungsrolle kann auf der Benutzerprofilebene von Studio Classic IAM Identity Center oder auf der Ebene der Standarddomain angegeben werden. Benutzeridentitäten und Gruppen müssen mit IAM Identity Center synchronisiert werden, und das Studio Classic-Benutzerprofil muss mit der IAM Identity Center-Benutzerzuweisung mithilfe von IAM Identity Center erstellt werden. CreateUserProfile Weitere Informationen finden Sie unter Starten von Studio Classic mit IAM Identity Center.
