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Référence d'activité de ML
Les activités de machine learning sont AWS des tâches courantes liées à l'apprentissage automatique avec l' SageMaker IA qui nécessitent des autorisations IAM spécifiques. Chaque personnage suggère des activités de machine learning associées lors de la création d'un rôle avec Amazon SageMaker Role Manager. Vous pouvez sélectionner toutes les activités de machine learning supplémentaires ou désélectionner des activités de machine learning suggérées pour créer un rôle répondant à vos besoins métier uniques.
Amazon SageMaker Role Manager fournit des autorisations prédéfinies pour les activités ML suivantes :
| Activité de machine learning | Description |
|---|---|
| Accès aux AWS services requis | Autorisations d'accès à Amazon S3, Amazon ECR CloudWatch, Amazon et Amazon EC2. Requis pour les rôles d'exécution des tâches et des points de terminaison. |
| Exécuter les applications Studio Classic | Autorisations permettant d'opérer dans un environnement Studio Classic. Obligatoire pour les rôles d'exécution du domaine et du profil utilisateur. |
| Gestion des tâches de ML | Autorisations pour auditer, interroger le lignage et visualiser les expériences. |
| Gestion des modèles | Autorisations pour gérer les tâches liées à SageMaker l'IA tout au long de leur cycle de vie. |
| Gestion des pipelines | Autorisations pour gérer les SageMaker pipelines et les exécutions de pipelines. |
| Recherchez et visualisez des expériences | Autorisations permettant d'auditer, d'interroger le lignage et de visualiser des expériences d' SageMaker IA. |
| Gérer la surveillance de modèle | Autorisations permettant de gérer les calendriers de surveillance pour SageMaker AI Model Monitor. |
| Accès complet à Amazon S3 | Autorisations pour effectuer toutes les opérations Amazon S3. |
| Accès au compartiment Amazon S3 | Autorisations permettant d'effectuer des opérations sur des compartiments Amazon S3 spécifiés. |
| Groupes de travail Query Athena | Autorisations pour exécuter et gérer les requêtes Amazon Athena. |
| Gérer les AWS Glue tables | Autorisations permettant de créer et de gérer AWS Glue des tables pour SageMaker AI Feature Store et Data Wrangler. |
| SageMaker Accès à Canvas Core | Autorisations pour effectuer des expérimentations dans SageMaker Canvas (préparation des données de base, construction du modèle, validation). |
| SageMaker Préparation des données Canvas (optimisée par Data Wrangler) | Autorisations pour effectuer la préparation end-to-end des données dans SageMaker Canvas (c'est-à-dire agréger, transformer et analyser des données, créer et planifier des tâches de préparation de données sur de grands ensembles de données). |
| SageMaker Services d'IA Canvas | Autorisations d'accès aux ready-to-use modèles d'Amazon Bedrock, Amazon Textract, Amazon Rekognition et Amazon Comprehend. De plus, l'utilisateur peut affiner les modèles de base d'Amazon Bedrock et Amazon. SageMaker JumpStart |
| SageMaker Canevas MLOps | Autorisation pour les utilisateurs de SageMaker Canvas de déployer directement le modèle sur le point de terminaison. |
| SageMaker Accès à Canvas Kendra | Autorisation pour SageMaker Canvas d'accéder à Amazon Kendra pour la recherche de documents d'entreprise. L'autorisation n'est accordée qu'aux noms d'index que vous avez sélectionnés dans Amazon Kendra. |
| Utiliser MLflow | Autorisations permettant de gérer les expériences, les essais et les modèles dans MLflow. |
| Gérer les serveurs MLflow de suivi | Autorisations pour gérer, démarrer et arrêter les serveurs MLflow de suivi. |
| Accès requis aux AWS services pour MLflow | Autorisations permettant aux serveurs de MLflow suivi d'accéder à S3, Secrets Manager et Model Registry. |
| Exécuter les applications Studio EMR sans serveur | Autorisations pour créer et gérer des applications EMR sans serveur sur Amazon Studio. SageMaker |
