Actions, ressources et clés de condition pour Amazon SageMaker avec MLflow - Référence de l'autorisation de service
ActionsTypes de ressourcesClés de condition

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Actions, ressources et clés de condition pour Amazon SageMaker avec MLflow

Amazon SageMaker with MLflow (préfixe de service :sagemaker-mlflow) fournit les ressources, actions et clés de contexte de condition spécifiques au service suivantes à utiliser dans les politiques d'autorisation IAM.

Références :

Actions définies par Amazon SageMaker avec MLflow

Vous pouvez indiquer les actions suivantes dans l'élément Action d'une déclaration de politique IAM. Utilisez des politiques pour accorder des autorisations permettant d'effectuer une opération dans AWS. Lorsque vous utilisez une action dans une politique, vous autorisez ou refusez généralement l'accès à l'opération d'API ou à la commande CLI portant le même nom. Toutefois, dans certains cas, une seule action contrôle l'accès à plusieurs opérations. D'autres opérations, quant à elles, requièrent plusieurs actions différentes.

La colonne Types de ressources indique si chaque action prend en charge les autorisations au niveau des ressources. S'il n'y a pas de valeur pour cette colonne, vous devez indiquer toutes les ressources (« * ») dans l'élément Resource de votre déclaration de politique. Si la colonne inclut un type de ressource, vous pouvez indiquer un ARN de ce type dans une déclaration avec cette action. Si l'action comporte une ou plusieurs ressources requises, l'appelant doit être autorisé à utiliser l'action avec ces ressources. Les ressources requises sont indiquées dans le tableau par un astérisque (*). Si vous limitez l'accès aux ressources avec l'Resourceélément dans une politique IAM, vous devez inclure un ARN ou un modèle pour chaque type de ressource requis. Certaines actions prennent en charge plusieurs types de ressources. Si le type de ressource est facultatif (non indiqué comme obligatoire), vous pouvez choisir d'utiliser l'un, mais pas l'autre.

La colonne Clés de condition inclut des clés que vous pouvez spécifier dans l'élément Condition d'une déclaration de politique. Pour plus d'informations sur les clés de condition associées aux ressources du service, consultez la colonne Clés de condition du tableau des types de ressources.

Note

Les clés de condition des ressources sont répertoriées dans le tableau Types de ressources. Vous pouvez trouver un lien vers le type de ressource qui s'applique à une action dans la colonne Types de ressources (* obligatoire) du tableau Actions. Le type de ressource indiqué dans le tableau Types de ressources inclut la colonne Clés de condition, qui contient les clés de condition de ressource qui s'appliquent à une action dans le tableau Actions.

Pour plus de détails sur les colonnes du tableau suivant, veuillez consulter le tableau Actions.

Actions Description Niveau d'accès Types de ressources (*obligatoire) Clés de condition Actions dépendantes
AccessUI Accorde l'autorisation d'accéder à l'interface utilisateur de MLflow Lecture
CreateExperiment Autorise la création d'une expérience MLflow Écrire

mlflow-tracking-server*

CreateModelVersion Accorde l'autorisation de créer une nouvelle version du modèle Écrire

mlflow-tracking-server*

CreateRegisteredModel Autorise la création d'un modèle enregistré Écrire

mlflow-tracking-server*

CreateRun Autorise la création d'une nouvelle série dans le cadre d'une expérience Écrire

mlflow-tracking-server*

DeleteExperiment Accorde l'autorisation de marquer une expérience MLflow pour suppression Écrire

mlflow-tracking-server*

DeleteModelVersion Autorise la suppression d'une version de modèle Écrire

mlflow-tracking-server*

DeleteModelVersionTag Autorise la suppression d'une balise de version du modèle Écrire

mlflow-tracking-server*

DeleteRegisteredModel Autorise la suppression d'un modèle enregistré Écrire

mlflow-tracking-server*

DeleteRegisteredModelAlias Autorise la suppression d'un alias de modèle enregistré Écrire

mlflow-tracking-server*

DeleteRegisteredModelTag Autorise la suppression d'une étiquette de modèle enregistrée Écrire

mlflow-tracking-server*

DeleteRun Accorde l'autorisation de marquer une course pour suppression Écrire

mlflow-tracking-server*

DeleteTag Accorde l'autorisation de supprimer un tag lors d'une course Écrire

mlflow-tracking-server*

GetDownloadURIForModelVersionArtifacts Accorde l'autorisation d'obtenir une URI pour télécharger des artefacts de modèle pour une version de modèle spécifique Lecture

mlflow-tracking-server*

GetExperiment Accorde l'autorisation d'obtenir des métadonnées pour une expérience MLflow Lecture

mlflow-tracking-server*

GetExperimentByName Accorde l'autorisation d'obtenir les métadonnées d'une expérience MLflow par son nom Lecture

mlflow-tracking-server*

GetLatestModelVersions Accorde l'autorisation d'obtenir les dernières versions du modèle Liste

mlflow-tracking-server*

GetMetricHistory Accorde l'autorisation d'obtenir une liste de toutes les valeurs de la métrique spécifiée pour une exécution donnée Lecture

mlflow-tracking-server*

GetModelVersion Accorde l'autorisation d'obtenir une version de modèle par nom de modèle et par version Lecture

mlflow-tracking-server*

GetModelVersionByAlias Accorde l'autorisation d'obtenir la version du modèle par alias dans MLflow Lecture

mlflow-tracking-server*

GetRegisteredModel Donne l'autorisation d'obtenir un modèle enregistré Lecture

mlflow-tracking-server*

GetRun Accorde l'autorisation d'obtenir des métadonnées, des métriques, des paramètres et des balises pour une exécution Lecture

mlflow-tracking-server*

ListArtifacts Accorde l'autorisation de répertorier les artefacts pour une exécution Liste

mlflow-tracking-server*

LogBatch Autorise l'enregistrement d'un lot de métriques, de paramètres et de balises pour une exécution Écrire

mlflow-tracking-server*

LogInputs Accorde l'autorisation de consigner les entrées pour une exécution Écrire

mlflow-tracking-server*

LogMetric Accorde l'autorisation d'enregistrer une métrique pour une exécution Écrire

mlflow-tracking-server*

LogModel Accorde l'autorisation de consigner le modèle associé à une exécution Écrire

mlflow-tracking-server*

LogParam Accorde l'autorisation d'enregistrer un paramètre suivi pendant une exécution Écrire

mlflow-tracking-server*

RenameRegisteredModel Autorise le changement de nom d'un modèle enregistré Écrire

mlflow-tracking-server*

RestoreExperiment Autorise la restauration d'une expérience marquée pour suppression Écrire

mlflow-tracking-server*

RestoreRun Accorde l'autorisation de restaurer une course supprimée Écrire

mlflow-tracking-server*

SearchExperiments Autorise la recherche d'expériences MLflow Lecture

mlflow-tracking-server*

SearchModelVersions Autorise la recherche d'une version de modèle Lecture

mlflow-tracking-server*

SearchRegisteredModels Autorise la recherche de modèles enregistrés dans MLflow Lecture

mlflow-tracking-server*

SearchRuns Accorde l'autorisation de rechercher des essais qui répondent aux expressions Lecture

mlflow-tracking-server*

SetExperimentTag Accorde l'autorisation de définir une étiquette sur une expérience Écrire

mlflow-tracking-server*

SetModelVersionTag Accorde l'autorisation de définir une balise pour la version du modèle Écrire

mlflow-tracking-server*

SetRegisteredModelAlias Accorde l'autorisation de définir un alias de modèle enregistré Écrire

mlflow-tracking-server*

SetRegisteredModelTag Accorde l'autorisation de définir une étiquette pour un modèle enregistré Écrire

mlflow-tracking-server*

SetTag Accorde l'autorisation de définir un tag lors d'une course Écrire

mlflow-tracking-server*

TransitionModelVersionStage Accorde l'autorisation de faire passer une version du modèle à une étape particulière Écrire

mlflow-tracking-server*

UpdateExperiment Accorde l'autorisation de mettre à jour les métadonnées d'une expérience MLflow Écrire

mlflow-tracking-server*

UpdateModelVersion Autorise la mise à jour de la version du modèle Écrire

mlflow-tracking-server*

UpdateRegisteredModel Autorise la mise à jour d'un modèle enregistré Écrire

mlflow-tracking-server*

UpdateRun Accorde l'autorisation de mettre à jour les métadonnées d'exécution Écrire

mlflow-tracking-server*

Types de ressources définis par Amazon SageMaker avec MLflow

Ce service définit les types de ressources suivants, qui peuvent être utilisés dans l' Resource élément des déclarations de politique d'autorisation IAM. Chaque action du tableau Actions identifie les types de ressources pouvant être spécifiés avec cette action. Un type de ressource peut également définir les clés de condition que vous pouvez inclure dans une politique. Ces clés sont affichées dans la dernière colonne du tableau. Pour plus de détails sur les colonnes du tableau suivant, veuillez consulter le tableau Types de ressources.

Types de ressources ARN Clés de condition
mlflow-tracking-server arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:mlflow-tracking-server/${MlflowTrackingServerName}

Clés de condition pour Amazon SageMaker avec MLflow

SageMaker MLflow ne possède aucune clé de contexte spécifique au service qui puisse être utilisée dans l'Conditionélément des déclarations de politique. Pour accéder à la liste des clés de condition globales disponibles pour tous les services, consultez Clés de condition disponibles.