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Persönliche Referenz
Amazon SageMaker Role Manager bietet empfohlene Berechtigungen für eine Reihe von ML-Personas. Dazu gehören Rollen zur Benutzerausführung für allgemeine Aufgaben von ML-Praktikern sowie Rollen zur Ausführung von Diensten für allgemeine AWS Serviceinteraktionen, mit denen gearbeitet werden muss. SageMaker
Für jede Persona wurden Berechtigungen in Form von ausgewählten ML-Aktivitäten vorgeschlagen. Informationen zu vordefinierten ML-Aktivitäten und ihren Berechtigungen finden Sie unter Referenz zur ML-Aktivität.
Persona für Data Scientist
Verwenden Sie diese Persona, um Berechtigungen für allgemeine Entwicklungen und Experimente im Bereich maschinelles Lernen in einer Umgebung zu konfigurieren. SageMaker Diese Persona umfasst die folgenden vorausgewählten ML-Aktivitäten:
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Führen Sie klassische Studio-Anwendungen aus
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ML-Jobs verwalten
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Modelle verwalten
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AWS Glue Tabellen verwalten
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KI-Dienste von Canvas
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Leinwand MLOps
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Leinwand Kendra Access
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Benutze MLflow
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Zugriff auf AWS Dienste erforderlich für MLflow
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Führen Sie EMR serverlose Studio-Anwendungen aus
MLOpsPersona
Wählen Sie diese Persona, um Berechtigungen für betriebliche Aktivitäten zu konfigurieren. Diese Persona umfasst die folgenden vorausgewählten ML-Aktivitäten:
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Führen Sie Studio Classic-Anwendungen aus
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Modelle verwalten
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Pipelines verwalten
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Suchen und visualisieren Sie Experimente
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Vollzugriff auf Amazon S3
SageMaker Ich rechne eine Person
Anmerkung
Wir empfehlen, dass Sie zunächst den Rollenmanager verwenden, um eine SageMaker Rechenrolle zu erstellen, damit SageMaker Rechenressourcen Aufgaben wie Training und Inferenz ausführen können. Verwenden Sie die SageMaker Compute Role-Persona, um diese Rolle mit dem Rollenmanager zu erstellen. Nachdem Sie eine SageMaker Rechenrolle erstellt haben, notieren Sie sich diese ARN für die future Verwendung.
Diese Persona umfasst die folgende vorgewählte ML-Aktivität:
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Greifen Sie auf erforderliche AWS Dienste zu
