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Referenz zur ML-Aktivität
ML-Aktivitäten sind allgemeine AWS Aufgaben im Zusammenhang mit maschinellem Lernen, für SageMaker die bestimmte IAM Berechtigungen erforderlich sind. Jede Persona schlägt verwandte ML-Aktivitäten vor, wenn sie eine Rolle mit Amazon SageMaker Role Manager erstellen. 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 | Berechtigungen für den Zugriff auf Amazon S3ECR, Amazon CloudWatch, Amazon und AmazonEC2. Erforderlich für Ausführungsrollen für Aufträge und Endpunkte. |
| Führen Sie Studio Classic-Anwendungen aus | 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 Aufträgen über deren gesamte Lebensdauer hinweg. |
| Pipelines verwalten | Berechtigungen zur Verwaltung von SageMaker Pipelines und Pipeline-Ausführungen. |
| Suchen und visualisieren Sie Experimente | Berechtigungen zur Prüfung, Abfrage der Herkunft und Visualisierung von SageMaker Experimenten. |
| Verwalten der Modellüberwachung | Berechtigungen zur Verwaltung von Überwachungsplänen für SageMaker 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 S3-Buckets. |
| Abfragen Athena-Arbeitsgruppen | Berechtigungen zum Ausführen und Verwalten von Amazon Athena-Abfragen. |
| Tabellen verwalten AWS Glue | Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten von AWS Glue Tabellen für SageMaker Feature Store und Data Wrangler. |
| SageMaker Zugriff auf Canvas Core | Berechtigungen zur Durchführung von Experimenten in SageMaker Canvas (d. h. Vorbereitung grundlegender Daten, Modellerstellung, Validierung). |
| SageMaker Canvas-Datenvorbereitung (unterstützt von Data Wrangler) | Berechtigungen zur end-to-end Datenaufbereitung in SageMaker Canvas (d. h. Aggregieren, Transformieren und Analysieren von Daten, Erstellen und Planen von Datenvorbereitungsaufträgen für große Datensätze). |
| SageMaker KI-Dienste von Canvas | Berechtigungen für den Zugriff auf ready-to-use Modelle von Amazon Bedrock, Amazon Textract, Amazon Rekognition und Amazon Comprehend. Darüber hinaus kann der Benutzer die Fundamentmodelle von Amazon Bedrock und Amazon optimieren. SageMaker JumpStart |
| SageMaker Leinwand MLOps | Erlaubnis für SageMaker Canvas-Benutzer, das Modell direkt auf dem Endpunkt bereitzustellen. |
| SageMaker Leinwand Kendra Access | Erlaubnis für SageMaker Canvas, auf Amazon Kendra für die Suche nach Unternehmensdokumenten zuzugreifen. Die Erlaubnis wird nur für Ihre ausgewählten Indexnamen in Amazon Kendra erteilt. |
| Benutzen MLflow | Berechtigungen zum Verwalten von Experimenten, Durchläufen und Modellen inMLflow. |
| MLflowTracking-Server verwalten | Berechtigungen zum Verwalten, Starten und Beenden von MLflow Tracking-Servern. |
| Zugriff auf AWS Dienste erforderlich für MLflow | Berechtigungen für MLflow Tracking-Server für den Zugriff auf S3, Secrets Manager und Model Registry. |
| EMRServerlose Studio-Anwendungen ausführen | Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten EMR serverloser Anwendungen in Amazon SageMaker Studio. |
