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Referencia de persona
Amazon SageMaker Role Manager proporciona permisos sugeridos para varias personas de aprendizaje automático. Estos incluyen funciones de ejecución de usuarios para las responsabilidades habituales de los profesionales del aprendizaje automático, así como funciones de ejecución de servicios para las interacciones de AWS servicio habituales necesarias para trabajar con ellas SageMaker.
Cada persona tiene permisos sugeridos en forma de actividades de ML seleccionadas. Para obtener información sobre las actividades de ML predefinidas y sus permisos, consulte Referencia de actividad de ML.
Persona de científico de datos
Utilice esta persona para configurar los permisos necesarios para llevar a cabo el desarrollo y la experimentación generales del aprendizaje automático en un SageMaker entorno. Esta persona incluye las siguientes actividades de ML preseleccionadas:
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Ejecute las aplicaciones clásicas de Studio
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Administrar trabajos de ML
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Administrar modelos
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Administre AWS Glue tablas
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Servicios de IA de Canvas
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Canvas MLOps
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Acceso a Canvas Kendra
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Utilice MLflow
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Se requiere acceso a AWS los Servicios para MLflow
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Ejecute aplicaciones Studio EMR Serverless
MLOpspersona
Elija esta persona para configurar los permisos para las actividades operativas. Esta persona incluye las siguientes actividades de ML preseleccionadas:
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Ejecute las aplicaciones clásicas de Studio
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Administrar modelos
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Administrar canalizaciones
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Busque y visualice experimentos
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Acceso total a Amazon S3
SageMaker persona informática
nota
Se recomienda utilizar primero el administrador de roles para crear un rol de SageMaker cómputo de modo que los recursos de SageMaker cómputo puedan realizar tareas como la formación y la inferencia. Usa el personaje SageMaker Compute Role para crear este rol con el administrador de roles. Después de crear un rol de SageMaker cómputo, toma nota ARN de su uso futuro.
Esta persona incluye la siguiente actividad de ML preseleccionada:
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Acceda a los AWS servicios necesarios
