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Referencia de actividad de ML
Las actividades de aprendizaje automático son AWS tareas habituales relacionadas con el aprendizaje automático con SageMaker IA que requieren IAM permisos específicos. Cada persona sugiere actividades de aprendizaje automático relacionadas al crear un rol en Amazon SageMaker Role Manager. Puede seleccionar cualquier actividad de ML adicional o quitar la selección de cualquier actividad de ML sugerida para crear un rol que se adapte a sus necesidades empresariales únicas.
Amazon SageMaker Role Manager proporciona permisos predefinidos para las siguientes actividades de aprendizaje automático:
| Actividad de ML | Descripción |
|---|---|
| Acceda a los AWS servicios necesarios | Permisos para acceder a Amazon S3ECR, Amazon CloudWatch, Amazon y AmazonEC2. Se requiere para los roles de ejecución de los trabajos y los puntos de conexión. |
| Ejecutar aplicaciones de Studio Classic | Permisos para operar en un entorno de Studio Classic. Se requiere para los roles de ejecución de dominios y perfiles de usuario. |
| Administrar trabajos de ML | Permisos para auditar, consultar el linaje y visualizar los experimentos. |
| Administrar modelos | Permisos para gestionar los trabajos de SageMaker IA a lo largo de sus ciclos de vida. |
| Administrar canalizaciones | Permisos para gestionar las SageMaker canalizaciones y las ejecuciones de las canalizaciones. |
| Buscar y visualizar experimentos | Permisos para auditar, consultar el linaje y visualizar los experimentos de SageMaker IA. |
| Administrar el monitor de modelos | Permisos para gestionar los cronogramas de monitoreo de SageMaker AI Model Monitor. |
| Acceso completo a Amazon S3 | Permisos para realizar todas las operaciones de Amazon S3. |
| Acceder al bucket de Amazon S3 | Permisos para realizar operaciones en buckets de Amazon S3 específicos. |
| Consulta de grupos de trabajo de Athena | Permisos para ejecutar y administrar consultas de Amazon Athena. |
| Administre AWS Glue tablas | Permisos para crear y administrar AWS Glue tablas para SageMaker AI Feature Store y Data Wrangler. |
| SageMaker Canvas Core Access | Permisos para realizar experimentos en SageMaker Canvas (es decir, preparación básica de datos, construcción de modelos, validación). |
| SageMaker Preparación de datos en Canvas (con tecnología de Data Wrangler) | Permisos para realizar la preparación de end-to-end datos en SageMaker Canvas (es decir, agregar, transformar y analizar datos, crear y programar trabajos de preparación de datos en conjuntos de datos de gran tamaño). |
| SageMaker Servicios de IA de Canvas | Permisos para acceder a ready-to-use modelos de Amazon Bedrock, Amazon Textract, Amazon Rekognition y Amazon Comprehend. Además, el usuario puede ajustar los modelos de base de Amazon Bedrock y Amazon. SageMaker JumpStart |
| SageMaker Lienzo MLOps | Permiso para que los usuarios de SageMaker Canvas implementen directamente el modelo en el punto final. |
| SageMaker Acceso a Canvas Kendra | Permiso para que SageMaker Canvas acceda a Amazon Kendra para la búsqueda de documentos empresariales. El permiso solo se concede a los nombres de índice seleccionados en Amazon Kendra. |
| Uso de MLflow | Permisos para gestionar experimentos, ejecuciones y modelos enMLflow. |
| Administre los servidores MLflow de seguimiento | Permisos para administrar, iniciar y detener los servidores MLflow de seguimiento. |
| Se requiere acceso a AWS los servicios para MLflow | Permisos para que los servidores de MLflow seguimiento accedan a S3, Secrets Manager y Model Registry. |
| Ejecute aplicaciones Studio EMR Serverless | Permisos para crear y gestionar aplicaciones EMR sin servidor en Amazon SageMaker Studio. |
