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Wichtig
SageMaker Assets ist nur in Amazon SageMaker Studio verfügbar. Wenn Sie Amazon SageMaker Studio Classic verwenden, müssen Sie zu Studio migrieren. Weitere Informationen zu Studio und Studio Classic finden Sie unterVon Amazon SageMaker AI angebotene Umgebungen für maschinelles Lernen. Informationen zur Migration finden Sie unterMigration von Amazon SageMaker Studio Classic.
Da sich die Geschäftsanforderungen ändern, müssen Ihre Benutzer effektiv zusammenarbeiten, um auftretende Geschäftsprobleme zu lösen. Um sie zu lösen, müssen Benutzer Daten und Modelle miteinander teilen.
SageMaker Assets integriert Amazon SageMaker Studio mit Amazon DataZone, einem Datenverwaltungsservice. SageMaker Assets ist eine Plattform, die Ihren Benutzern hilft, Modelle und Daten miteinander zu teilen. Sie können die folgenden Informationen verwenden, um die Integration zwischen SageMaker Assets und Amazon einzurichten DataZone.
Sie erstellen eine DataZone Amazon-Domain für Ihren Geschäftsbereich oder Ihre Organisation. Die Domain ist das Kernmerkmal von Amazon DataZone. Alle Daten und Modelle Ihrer Benutzer sind innerhalb der Domain vorhanden.
Innerhalb der DataZone Amazon-Domain arbeitet ein Teil Ihrer Benutzer an bestimmten Projekten. Ein Projekt entspricht in der Regel einem bestimmten Geschäftsproblem. Innerhalb des Projekts können Mitglieder Datensätze und Modelle erstellen. Standardmäßig haben Projektmitglieder nur Zugriff auf die Daten und Modelle innerhalb des Projekts. Sie können anderen Benutzern innerhalb der Organisation Zugriff auf ihre Daten und Modelle gewähren.
Innerhalb des Projekts erstellen Sie Umgebungen. Speziell für SageMaker Assets ist eine Umgebung eine Sammlung konfigurierter Ressourcen, die zum Starten von Amazon SageMaker Studio verwendet werden. Weitere Informationen zur in Amazon verwendeten Terminologie finden Sie DataZone unter Terminologie und Konzepte.
Wichtig
Abhängig von der Konfiguration, die Sie wählen, verwendet Amazon SageMaker Studio eine der folgenden Optionen:
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Eine Amazon SageMaker AI-Domain, die Amazon als Teil Ihrer SageMaker KI-Umgebung DataZone erstellt.
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Ihre bestehende Amazon SageMaker AI-Domain, die Sie zu Amazon migrieren DataZone
Sie können von der Amazon SageMaker AI-Domain aus auf Studio zugreifen, wir empfehlen jedoch, über das von Ihnen erstellte Projekt darauf zuzugreifen. Informationen zum Zugriff auf Studio finden Sie unterArbeiten Sie mit Ressourcen (Benutzerhandbuch).
Verwenden Sie die Schritte in der folgenden Liste und der Dokumentation, auf die sie verweist, um Amazon DataZone mit einer von Amazon SageMaker AI-Domain erstellten Amazon AI-Domain einzurichten.
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Erstellen Sie eine DataZone Amazon-Domain, die der Organisation oder dem Geschäftsbereich Ihrer Benutzer entspricht. Informationen zum Erstellen einer DataZone Amazon-Domain finden Sie unter Domains erstellen.
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Aktivieren Sie den SageMaker KI-Blueprint in Amazon DataZone. Informationen zur Aktivierung des SageMaker KI-Blueprints finden Sie unter Integrierte Blueprints in dem AWS Konto aktivieren, dem die DataZone Amazon-Domain gehört.
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Erstellen Sie ein Projekt innerhalb der Domain, das dem Geschäftsproblem entspricht, das Benutzer in Ihrer Domain lösen. Informationen zum Erstellen eines Projekts finden Sie unter Neues Projekt erstellen.
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Erstellen Sie ein Umgebungsprofil, das Sie als Vorlage verwenden können, um SageMaker KI-Umgebungen für Ihre Benutzer zu erstellen. Informationen zum Erstellen eines Umgebungsprofils finden Sie unter Erstellen eines Umgebungsprofils.
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Erstellen Sie eine SageMaker KI-Umgebung. Innerhalb des Projekts verwenden Ihre Benutzer die SageMaker KI-Umgebung, um Amazon SageMaker Studio zu starten. In Studio können sie Assets erstellen und diese mithilfe von SageMaker Assets teilen. Informationen zum Erstellen einer Umgebung finden Sie unter Neue Umgebung erstellen.
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Fügen Sie SageMaker KI als einen der vertrauenswürdigen Dienste innerhalb von Amazon hinzu DataZone. Informationen zum Hinzufügen von SageMaker KI als einem der Dienste finden Sie unter SageMaker KI als vertrauenswürdigen Dienst in dem AWS Konto hinzufügen, dem die DataZone Amazon-Domain gehört.
Verwenden Sie die Schritte in der folgenden Liste und der Dokumentation, auf die sie verweist, um Amazon DataZone mit einer vorhandenen Amazon SageMaker AI-Domain einzurichten.
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Erstellen Sie eine DataZone Amazon-Domain, die der Organisation oder dem Geschäftsbereich Ihrer Benutzer entspricht. Informationen zum Erstellen einer DataZone Amazon-Domain finden Sie unter Domains erstellen.
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Aktivieren Sie den SageMaker KI-Blueprint in Amazon DataZone. Informationen zur Aktivierung eines benutzerdefinierten Blueprints finden Sie unter Amazon DataZone Custom AWS Service Blueprints.
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Erstellen Sie ein Projekt innerhalb der Domain, das dem Geschäftsproblem entspricht, das Benutzer in Ihrer Domain lösen. Informationen zum Erstellen eines Projekts finden Sie unter Neues Projekt erstellen.
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Aktivieren Sie SageMaker KI als einen der vertrauenswürdigen Dienste von Amazon DataZone. Informationen zur Aktivierung von SageMaker KI als einem der Dienste finden Sie unter Amazon SageMaker AI als vertrauenswürdigen Service in dem AWS Konto hinzufügen, dem die DataZone Amazon-Domain gehört.
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Erstellen Sie DataZone Amazon-Benutzer innerhalb der SageMaker AI-Domain.
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Binden Sie bestehende Benutzer in die DataZone Amazon-Domain ein.
Anmerkung
Wenn Ihre SageMaker KI-Benutzer SSO sind und Ihre DataZone Amazon-Domain SSO ist, können Sie die Benutzer aus der Amazon SageMaker AI-Domain automatisch der DataZone Amazon-Domain zuordnen.
Um bestehende SageMaker KI-Benutzer einzubinden, führen Sie das Amazon DataZone Import SageMaker AI Domain-Skript
pythonexample-scriptAWS-Region111122223333
Das -Skript führt folgende Aktionen aus:
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Fragt Sie nach Ihrer Amazon SageMaker AI-Domain-ID.
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Fragt Sie nach Ihrer DataZone Amazon-Domain-ID.
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Fragt dich nach deinem DataZone Amazon-Projekt.
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Fordert Sie auf, die Benutzer anzugeben, die Sie importieren möchten.
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Fügt Ihren Benutzern und der Amazon SageMaker AI-Domain Tags hinzu.
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Ordnen Sie Ihre DataZone Amazon-Benutzer Ihren SageMaker KI-Benutzerprofilen zu. Für jedes SageMaker AI-Benutzerprofil fordert Sie das Skript zur Eingabe einer DataZone Amazon-Benutzer-ID auf. Sie können das Skript für Ihren eigenen Anwendungsfall ändern.
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Weist der Umgebung eine Verbundrolle zu, sodass Amazon auf Ihre Amazon SageMaker AI-Domain-Domain zugreifen und sie migrieren DataZone kann.
Das Skript durchläuft jeden Benutzer in der Amazon SageMaker AI-Domain und fordert Sie auf, den entsprechenden Benutzer in der DataZone Amazon-Domain anzugeben. Es fügt den Benutzern in der entsprechenden DataZone SageMaker AI-Domain automatisch Tags für den Benutzer in der Amazon-Domain hinzu. Außerdem wird der Blueprint für die benutzerdefinierte Umgebung mit der Zuordnung zwischen Benutzern in jeder Domain aktualisiert.
Anmerkung
Die SageMaker KI-Umgebung verwendet die neueste Version des SageMaker Distribution-Images. SageMaker AI Distribution Images enthalten beliebte Bibliothekspakete für maschinelles Lernen. Weitere Informationen finden Sie unter SageMaker Richtlinien zur Unterstützung von Studio-Images.
Nachdem Sie die Umgebung erstellt haben, können Sie Amazon Redshift Redshift-Tabellen und -Datenbanken erstellen AWS Glue . Weitere Informationen finden Sie unter Daten in Athena oder Amazon Redshift abfragen.
Die Berechtigungen Ihrer Benutzer anzeigen und ändern
Nachdem Sie eine SageMaker KI-Umgebung erstellt haben, können Sie die Berechtigungen Ihrer Benutzer an die Bedürfnisse Ihrer Organisation anpassen. Der SageMaker KI-Blueprint spezifiziert die Berechtigungen für alle Ihre Benutzer. Sie können Aktionen mit allen SageMaker KI-Diensten ausführen, aber die Berechtigungen sind auf Ressourcen beschränkt, die innerhalb der DataZone Amazon-Domain erstellt wurden.
Wichtig
Die Umgebung, die Sie erstellen, verwendet eine IAM-Rolle mit eingeschränkten Berechtigungen und einer Berechtigungsgrenze. Um die Berechtigungen Ihrer Benutzer zu ändern, können Sie die Berechtigungsgrenze ändern oder ersetzen. Sie können beispielsweise die Berechtigungsgrenze ändern, wenn Ihre Benutzer Zugriff auf eine Ressource wie einen Amazon S3 S3-Bucket benötigen, der in der Umgebung erstellt wurde.
Sie können die Berechtigungen im ARN der IAM-Rolle anzeigen, mit der die SageMaker AI-Domain erstellt wurde.
Gehen Sie wie folgt vor, um die Berechtigungen der IAM-Rolle Ihrer Benutzer anzuzeigen oder zu bearbeiten.
Um die Berechtigungen Ihrer Benutzer anzuzeigen oder zu bearbeiten
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Öffnen Sie die Amazon SageMaker AI-Konsole
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Wählen Sie Domains aus.
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Wählen Sie den Namen der Domain, die denselben Namen wie Ihre DataZone Amazon-Domain hat.
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Wählen Sie Domain-Einstellungen.
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Kopieren Sie unter Ausführungsrolle den ARN der Ausführungsrolle.
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Öffnen Sie die IAM-Konsole
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Wählen Sie Roles.
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Fügen Sie den ARN ein und löschen Sie alles außer dem Rollennamen nach dem letzten Schrägstrich.
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Wählen Sie die Rolle aus, um die Berechtigungen anzuzeigen.
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Passen Sie unter Berechtigungen die Richtlinien an die Bedürfnisse Ihrer Organisation an.
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(Optional) Wählen Sie Berechtigungsgrenze und dann Berechtigungsgrenze festlegen aus.
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Wählen Sie eine Richtlinie aus, die als Berechtigungsgrenze festgelegt werden soll.
