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Referenz zur ML-Aktivität
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.
ML-Aktivitäten sind häufige 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. Sie können alle zusätzlichen ML-Aktivitäten auswählen oder alle vorgeschlagenen ML-Aktivitäten abwählen, um eine Rolle zu erstellen, die Ihren individuellen Geschäftsanforderungen entspricht.
Amazon SageMaker Role Manager bietet vordefinierte Berechtigungen für die folgenden ML-Aktivitäten:
| ML-Aktivität | Beschreibung |
|---|---|
| Greifen Sie auf erforderliche AWS Dienste zu | Zugriffsberechtigungen für Amazon S3, Amazon ECR CloudWatch, Amazon und Amazon EC2. Erforderlich für Ausführungsrollen für Aufträge und Endpunkte. |
| Ausführen von Studio Classic-Anwendungen | Berechtigungen für den Betrieb in einer Studio-Classic-Umgebung. Erforderlich für Rollen zur Ausführung von Domains und Benutzerprofilen. |
| ML-Jobs verwalten | Berechtigungen zur Prüfung, Abfrage der Herkunft und Visualisierung von Experimenten. |
| Modelle verwalten | Berechtigungen zur Verwaltung von SageMaker KI-Jobs über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg. |
| Pipelines verwalten | Berechtigungen zur Verwaltung von SageMaker Pipelines und zur Ausführung von Pipelines. |
| Suchen und visualisieren Sie Experimente | Berechtigungen zur Prüfung, Abfrage der Herkunft und Visualisierung SageMaker von KI-Experimenten. |
| Verwalten der Modellüberwachung | Berechtigungen zur Verwaltung von Überwachungsplänen für SageMaker AI Model Monitor. |
| Vollzugriff auf Amazon S3 | Berechtigungen zur Ausführung aller Amazon S3-Vorgänge. |
| Amazon-S3-Bucket-Zugriff | Berechtigungen zur Ausführung von Vorgängen an bestimmten Amazon-S3-Buckets. |
| Abfragen Athena-Arbeitsgruppen | Berechtigungen zum Ausführen und Verwalten von Amazon Athena-Abfragen. |
| AWS Glue Tabellen verwalten | Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten von AWS Glue Tabellen für SageMaker AI Feature Store und Data Wrangler. |
| SageMaker Zugriff auf Canvas Core | Berechtigungen zur Durchführung von Experimenten in SageMaker Canvas (d. h. grundlegende Datenvorbereitung, Modellerstellung, Validierung). |
| SageMaker Vorbereitung der Canvas-Daten (unterstützt von Data Wrangler) | Berechtigungen zur Durchführung einer umfassenden Datenvorbereitung in SageMaker Canvas (d. h. Aggregieren, Transformieren und Analysieren von Daten, Erstellen und Planen von Datenvorbereitungsaufträgen für große Datensätze). |
| SageMaker Canvas KI-Dienste | Berechtigungen für den Zugriff auf einsatzbereite Modelle von Amazon Bedrock, Amazon Textract, Amazon Rekognition und Amazon Comprehend. Darüber hinaus können Benutzer die Foundation-Modelle von Amazon Bedrock und Amazon verfeinern. SageMaker JumpStart |
| SageMaker Leinwand-MOPs | Erlaubnis für SageMaker Canvas-Benutzer, das Modell direkt auf dem Endpunkt bereitzustellen. |
| SageMaker Canvas Kendra Access | Genehmigung für SageMaker Canvas, für die Suche nach Unternehmensdokumenten auf Amazon Kendra zuzugreifen. Die Erlaubnis wird nur für Ihre ausgewählten Indexnamen in Amazon Kendra erteilt. |
| Verwenden von MLFlow | Berechtigungen zur Verwaltung von Experimenten, Läufen und Modellen in MLflow. |
| MLflow Tracking Server verwalten | Berechtigungen zum Verwalten, Starten und Stoppen von MLflow Tracking Servern. |
| Zugriff auf AWS Services for MLflow erforderlich | Berechtigungen für MLflow Tracking Server für den Zugriff auf S3, Secrets Manager und Model Registry. |
| Serverlose Studio EMR-Anwendungen ausführen | Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten serverloser EMR-Anwendungen auf Amazon Studio. SageMaker |
| Modellanpassungsaufträge ausführen | Berechtigungen zur Ausführung serverloser Modellanpassungsaufträge, einschließlich benutzerdefinierter Belohnungsfunktionen für Reinforcement Learning, Modellevaluierung und Bereitstellung auf SageMaker KI- oder Amazon Bedrock-Endpunkten. |
