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AWS politiques gérées pour la personnalisation des modèles Amazon SageMaker AI
Ces politiques AWS gérées ajoutent les autorisations requises pour utiliser la personnalisation des modèles Amazon SageMaker AI. Les politiques sont disponibles dans votre AWS compte et sont utilisées par les rôles d'exécution créés à partir de la console SageMaker AI.
Rubriques
AWS stratégie gérée : AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess
Cette politique accorde les autorisations requises pour les flux de travail de personnalisation des modèles dans Amazon SageMaker AI, notamment la formation sans serveur, l'apprentissage par renforcement des fonctions de récompense personnalisées, l'évaluation des modèles et le déploiement sur les terminaux SageMaker ou Bedrock.
Détails de l’autorisation
Cette politique AWS gérée inclut les autorisations suivantes.
-
sagemaker— Permet aux directeurs de gérer le contenu du SageMaker Hub, de créer et de gérer des tâches de formation, des pipelines, des points de terminaison avec des composants d'inférence, des packages de modèles, le suivi du lignage, le suivi des expériences MLflow et d'effectuer des opérations de recherche et de balisage sur les ressources de personnalisation des modèles. -
sagemaker-mlflow— Permet aux administrateurs d'accéder à l'interface utilisateur de suivi de MLflow, de créer des expériences et des exécutions, et d'enregistrer des métriques, des paramètres et des modèles. -
s3— Permet aux administrateurs de lire les objets des JumpStart compartiments et les read/write objets des compartiments S3 dont les noms contiennent « sagemaker » (insensible aux majuscules et minuscules), limités au propre compte du principal. -
lambda— Permet aux administrateurs de répertorier, de créer, de supprimer, d'invoquer et d'obtenir des fonctions Lambda dont le nom contient SageMaker « » (sans distinction majuscules/minuscules) pour les fonctions de récompense personnalisées. Permet également un accès en lecture à la couche Lambda du AWS SDK. -
bedrock— Permet aux directeurs de créer des modèles personnalisés et des tâches d'évaluation, d'importer des modèles, d'invoquer des modèles (y compris le streaming) et de répertorier les modèles de base et les débits provisionnés. -
ecr— Permet aux administrateurs d'extraire des images de conteneurs et d'obtenir des jetons d'autorisation à des fins d'inférence. UtilisationsResource: *pour prendre en charge les extractions entre comptes à partir de comptes AWS Deep Learning Container. -
application-autoscaling— Permet aux directeurs de décrire des cibles évolutives pour la mise à l'échelle automatique des points de terminaison d'inférence. -
logs— Permet aux administrateurs de lire et d'écrire des CloudWatch journaux pour les groupes de SageMaker journaux (/aws/sagemaker/*). -
iam— Permet aux directeurs de transmettre des rôles aux services SageMaker Lambda et Bedrock. PassRole est défini par des conventions de dénomination des rôles (*SageMaker*pour SageMaker,SageMakerForLambda*pour Lambda etSageMakerForBedrock*pour Bedrock) et des conditions.iam:PassedToServiceChaque service accepte à la fois des chemins de rôle réguliers etservice-role/des chemins. Permet égalementListRolesles menus déroulants de l'interface utilisateur. -
kms— Permet aux administrateurs de décrire les clés et de répertorier les alias pour la configuration des tâches. Read-only. -
ec2— Permet aux directeurs de décrire les VPC pour la configuration des tâches. Read-only. -
servicequotas— Permet aux directeurs de répertorier les quotas de service pour Amazon SageMaker AI. Cela permet à l'interface utilisateur de Studio de rechercher des codes de quota spécifiques au type d'instance et de fournir des liens directs vers la console Service Quotas lorsqu'une limite de quota est atteinte. Read-only.
Exemple Politique d’autorisations
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "SageMakerPublicHubPermissions", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:ListHubContents" ], "Resource": [ "arn:aws:sagemaker:*:aws:hub/SageMakerPublicHub" ] }, { "Sid": "SageMakerHubPermissions", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:ImportHubContent", "sagemaker:ListHubs", "sagemaker:ListHubContents", "sagemaker:ListHubContentVersions", "sagemaker:DescribeHubContent", "sagemaker:DeleteHubContent" ], "Resource": [ "arn:aws:sagemaker:*:*:hub/*", "arn:aws:sagemaker:*:*:hub-content/*" ], "Condition": { "StringEquals": { "aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}" } } }, { "Sid": "JumpStartS3Access", "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:GetObject", "s3:ListBucket" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::jumpstart*" ] }, { "Sid": "SageMakerTrainingJob", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:CreateTrainingJob", "sagemaker:DescribeTrainingJob", "sagemaker:ListTrainingJobs", "sagemaker:StopTrainingJob" ], "Resource": [ 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Mises à jour d'Amazon SageMaker AI pour modéliser les politiques gérées de personnalisation
Consultez les détails des mises à jour des politiques AWS gérées pour la personnalisation des modèles Amazon SageMaker AI depuis que ce service a commencé à suivre ces modifications. Pour recevoir des alertes automatiques concernant les modifications apportées à cette page, abonnez-vous au flux RSS sur la page d'historique des documents SageMaker AI.
| Politique | Version | Modifier | Date |
|---|---|---|---|
AWS stratégie gérée : AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess— Politique mise à jour |
3 |
Les |
21 juillet 2026 |
AWS stratégie gérée : AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess— Politique mise à jour |
2 |
Ajouté |
30 juin 2026 |
AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess - Nouvelle politique |
1 |
Politique initiale |
26 mai 2026 |
