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Esta guía proporciona step-by-step instrucciones para configurar Amazon Neptune ML sin utilizar la plantilla de inicio AWS AWS CloudFormation rápido. Asume que ya tiene un clúster de base de datos de Neptune en funcionamiento y cubre la configuración necesaria, incluida la instalación del servicio Neptune-Export, la creación de funciones de IAM personalizadas y la configuración del clúster de base de datos para habilitar Neptune ML. La guía también explica cómo crear dos puntos finales de SageMaker IA en su VPC de Neptune para que el motor Neptune acceda a la gestión de IA necesaria. SageMaker APIs Si sigue estas instrucciones, puede configurar Neptune ML en su infraestructura de Neptuno existente sin tener que depender de la plantilla. AWS CloudFormation
Comenzar con un clúster de base de datos de Neptune que funcione
Si no utiliza la plantilla de AWS CloudFormation inicio rápido para configurar Neptune ML, necesitará un clúster de base de datos Neptune existente con el que trabajar. Si lo desea, puede usar uno que ya tenga, clonar uno que ya esté utilizando o crear uno nuevo (consulte Crear un cúmulo de Neptune).
Instalación del servicio Neptune-Export
Si aún no lo ha hecho, instale el servicio Neptune-Export, tal y como se explica en Uso del servicio Neptune-Export para exportar datos de Neptune.
Añada una regla de entrada al grupo de seguridad de NeptuneExportSecurityGroup que cree la instalación, con la siguiente configuración:
Tipo:
Custom TCPProtocolo:
TCPIntervalo de puertos:
80 - 443Origen:
(Neptune DB cluster security group ID)
Cree un rol de IAM de S3 personalizado NeptuneLoadFrom
Si aún no lo ha hecho, cree un rol de IAM de NeptuneLoadFromS3 personalizado, tal como se explica en Creación de un rol de IAM para acceder a Amazon S3.
Cree un rol personalizado NeptuneSageMaker IAMRole
Utilice la consola de IAMNeptuneSageMakerIAMRole personalizado mediante la siguiente política:
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Action": [
"ec2:CreateNetworkInterface",
"ec2:CreateNetworkInterfacePermission",
"ec2:CreateVpcEndpoint",
"ec2:DeleteNetworkInterface",
"ec2:DeleteNetworkInterfacePermission",
"ec2:DescribeDhcpOptions",
"ec2:DescribeNetworkInterfaces",
"ec2:DescribeRouteTables",
"ec2:DescribeSecurityGroups",
"ec2:DescribeSubnets",
"ec2:DescribeVpcEndpoints",
"ec2:DescribeVpcs"
],
"Resource": "*",
"Effect": "Allow"
},
{
"Action": [
"ecr:GetAuthorizationToken",
"ecr:GetDownloadUrlForLayer",
"ecr:BatchGetImage",
"ecr:BatchCheckLayerAvailability"
],
"Resource": "*",
"Effect": "Allow"
},
{
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::*:role/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": [
"sagemaker.amazonaws.com"
]
}
},
"Effect": "Allow"
},
{
"Action": [
"kms:CreateGrant",
"kms:Decrypt",
"kms:GenerateDataKey*"
],
"Resource": "arn:aws:kms:*:*:key/*",
"Effect": "Allow"
},
{
"Action": [
"logs:CreateLogGroup",
"logs:CreateLogStream",
"logs:PutLogEvents",
"logs:DescribeLogGroups",
"logs:DescribeLogStreams",
"logs:GetLogEvents"
],
"Resource": [
"arn:aws:logs:*:*:log-group:/aws/sagemaker/*"
],
"Effect": "Allow"
},
{
"Action": [
"sagemaker:AddTags",
"sagemaker:CreateEndpoint",
"sagemaker:CreateEndpointConfig",
"sagemaker:CreateHyperParameterTuningJob",
"sagemaker:CreateModel",
"sagemaker:CreateProcessingJob",
"sagemaker:CreateTrainingJob",
"sagemaker:CreateTransformJob",
"sagemaker:DeleteEndpoint",
"sagemaker:DeleteEndpointConfig",
"sagemaker:DeleteModel",
"sagemaker:DescribeEndpoint",
"sagemaker:DescribeEndpointConfig",
"sagemaker:DescribeHyperParameterTuningJob",
"sagemaker:DescribeModel",
"sagemaker:DescribeProcessingJob",
"sagemaker:DescribeTrainingJob",
"sagemaker:DescribeTransformJob",
"sagemaker:InvokeEndpoint",
"sagemaker:ListTags",
"sagemaker:ListTrainingJobsForHyperParameterTuningJob",
"sagemaker:StopHyperParameterTuningJob",
"sagemaker:StopProcessingJob",
"sagemaker:StopTrainingJob",
"sagemaker:StopTransformJob",
"sagemaker:UpdateEndpoint",
"sagemaker:UpdateEndpointWeightsAndCapacities"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:*"
],
"Effect": "Allow"
},
{
"Action": [
"sagemaker:ListEndpointConfigs",
"sagemaker:ListEndpoints",
"sagemaker:ListHyperParameterTuningJobs",
"sagemaker:ListModels",
"sagemaker:ListProcessingJobs",
"sagemaker:ListTrainingJobs",
"sagemaker:ListTransformJobs"
],
"Resource": "*",
"Effect": "Allow"
},
{
"Action": [
"s3:GetObject",
"s3:PutObject",
"s3:DeleteObject",
"s3:AbortMultipartUpload",
"s3:ListBucket"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::*"
],
"Effect": "Allow"
}
]
}Al crear este rol, edite la relación de confianza para que quede como se indica a continuación:
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": [
"ec2.amazonaws.com",
"rds.amazonaws.com",
"sagemaker.amazonaws.com"
]
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}Por último, copie el ARN asignado a este nuevo rol de NeptuneSageMakerIAMRole.
importante
Asegúrese de que los permisos de Amazon S3 del
NeptuneSageMakerIAMRolecoincidan con los anteriores.El ARN universal,
arn:aws:s3:::*, se utiliza para el recurso de Amazon S3 en la política anterior. Si por algún motivo no se puede utilizar el ARN universal, se deben añadir a la sección de recursosarn:aws:s3:::graphlytics*y el ARN de cualquier otro recurso de Amazon S3 del cliente que utilicen los comandos de Neptune ML.
Configuración de un clúster de base de datos para habilitar Neptune ML
Para configurar un clúster de base de datos para Neptune ML
-
En la consola de Neptune
, vaya a Grupos de parámetros y, a continuación, al grupo de parámetros del clúster de base de datos asociado al clúster de base de datos que utilizará. Establezca el parámetro neptune_ml_iam_roleen el ARN asignado al rol deNeptuneSageMakerIAMRoleque acaba de crear. -
Vaya a Bases de datos y, a continuación, seleccione el clúster de base de datos que utilizará para Neptune ML. Seleccione Acciones y, a continuación, Administrar roles de IAM.
En la página Administrar roles de IAM, seleccione Añadir rol y añada
NeptuneSageMakerIAMRole. A continuación, añada el rol deNeptuneLoadFromS3.Reinicie la instancia de escritor del clúster de base de datos.
Cree dos puntos finales de SageMaker IA en su VPC de Neptune
Por último, para que el motor Neptune acceda a la gestión de SageMaker IA necesaria APIs, debe crear dos puntos finales de SageMaker IA en su VPC de Neptune, como se explica en. Cree dos puntos de conexión para la SageMaker IA en su VPC de Neptune
