Limitazioni e risoluzione dei problemi - Amazon SageMaker AI
Risoluzione dei problemi relativi alla concessione delle autorizzazioni tramite la console AI SageMaker Risoluzione dei problemi relativi alla creazione di un'applicazione Canvas dovuti a problemi di spazio

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Limitazioni e risoluzione dei problemi

La sezione seguente descrive la guida alla risoluzione dei problemi e le limitazioni che si applicano all'utilizzo di Amazon SageMaker Canvas. Puoi utilizzare questi argomenti per risolvere eventuali problemi riscontrati.

Risoluzione dei problemi relativi alla concessione delle autorizzazioni tramite la console AI SageMaker

Se hai problemi a concedere le autorizzazioni di base o le autorizzazioni per Ready-to-use i modelli Canvas al tuo utente, l'utente potrebbe avere un ruolo di esecuzione AWS IAM con più di una relazione di fiducia con altri servizi. AWS Una relazione di attendibilità è una policy collegata al tuo ruolo che definisce quali principali (utenti, ruoli, account o servizi) possono assumere il ruolo. Ad esempio, potresti riscontrare un problema nel concedere autorizzazioni Canvas aggiuntive al tuo utente se il suo ruolo di esecuzione ha una relazione di fiducia sia con Amazon SageMaker AI che con Amazon Forecast.

Puoi risolvere questo problema scegliendo una delle seguenti opzioni.

1. Rimuovi tutti i servizi attendibili, tranne uno, dal ruolo.

Questa soluzione richiede la modifica della relazione di fiducia per il ruolo IAM del tuo profilo utente e la rimozione di tutti i AWS servizi tranne SageMaker l'IA.

Per modificare la relazione di attendibilità per il ruolo di esecuzione IAM, procedi come segue:

  1. Vai alla console IAM all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/iam/.

  2. Nel pannello di navigazione della console IAM seleziona Ruoli. La console visualizza i ruoli del tuo account.

  3. Seleziona il nome del ruolo che intendi modificare, quindi seleziona la scheda Relazioni di attendibilità nella pagina dei dettagli.

  4. Seleziona Modifica policy di attendibilità.

  5. Nell’editor Modifica policy di attendibilità, incolla quanto indicato di seguito, quindi seleziona Aggiorna policy.

    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": [
                    "sagemaker.amazonaws.com"
                ]
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}

Inoltre puoi aggiornare questo documento di policy utilizzando l'interfaccia a riga di comando IAM. Per ulteriori informazioni, consulta update-trust in IAM command line reference.

Ora puoi riprovare a concedere le autorizzazioni di base di Canvas o le autorizzazioni dei Ready-to-use modelli al tuo utente.

2. Usa un ruolo diverso con uno o meno servizi attendibili.

Questa soluzione richiede di specificare un ruolo IAM diverso per il tuo profilo utente. Utilizza questa opzione se disponi già di un ruolo IAM da poter sostituire.

Per specificare un ruolo di esecuzione diverso per l'utente, procedi come segue:

  1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

  2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Configurazioni admin.

  3. In Configurazioni di amministrazione, scegli domini.

  4. Dall'elenco dei domini, seleziona il dominio per il quale desideri visualizzare un elenco di profili utente.

  5. Nella pagina dei dettagli del dominio, scegli la scheda Profili utente.

  6. Scegli l'utente per cui desideri modificare le autorizzazioni. Nella pagina Dettagli utente, scegli Modifica.

  7. Nella pagina Impostazioni generali, scegli l'elenco a discesa Ruolo di esecuzione e seleziona il ruolo che desideri utilizzare.

  8. Scegli Invia per salvare le modifiche al profilo utente.

Il tuo utente dovrebbe ora utilizzare un ruolo di esecuzione con un solo servizio affidabile (SageMaker AI).

Puoi riprovare a concedere le autorizzazioni di base di Canvas o le autorizzazioni dei Ready-to-use modelli al tuo utente.

3. Associa manualmente la policy AWS gestita al ruolo di esecuzione invece di utilizzare l'interruttore nelle impostazioni del dominio AI. SageMaker

Invece di utilizzare l'interruttore nelle impostazioni del dominio o del profilo utente, puoi allegare manualmente le politiche AWS gestite che concedono a un utente le autorizzazioni corrette.

Per concedere a un utente le autorizzazioni di base Canvas, allega la policy. AmazonSageMakerCanvasFullAccess Per concedere le autorizzazioni a un Ready-to-use modello utente, allega la politica di AmazonSageMakerCanvasAIServicesaccesso.

Utilizza la seguente procedura per allegare una politica AWS gestita al tuo ruolo:

  1. Vai alla console IAM all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/iam/.

  2. Scegli Ruoli.

  3. Nella casella di ricerca, cerca il ruolo IAM dell'utente per nome, quindi selezionalo.

  4. Nella pagina del ruolo dell'utente, in Autorizzazioni, scegli Aggiungi autorizzazioni.

  5. Dal menu a discesa scegli Collega policy.

  6. Cerca e seleziona la policy o le policy che desideri collegare al ruolo di esecuzione dell'utente:

    1. Per concedere le autorizzazioni di base a Canvas, cerca e seleziona la AmazonSageMakerCanvasFullAccesspolicy.

    2. Per concedere le autorizzazioni ai Ready-to-use modelli, cerca e seleziona la politica di AmazonSageMakerCanvasAIServicesaccesso.

  7. Scegli Aggiungi autorizzazioni per collegare la policy al ruolo.

Dopo aver associato una policy AWS gestita al ruolo dell'utente tramite la console IAM, l'utente dovrebbe ora disporre delle autorizzazioni di base di Canvas o Ready-to-use delle autorizzazioni dei modelli.

Risoluzione dei problemi relativi alla creazione di un'applicazione Canvas dovuti a problemi di spazio

Quando si crea una nuova applicazione Canvas, se si verifica un errore che indica che la creazione dello spazio Amazon SageMaker Studio sottostante non è riuscita. Unable to create app <app-arn> because space <space-arn> is not in InService state Uno spazio Studio è lo storage sottostante che ospita i dati dell'applicazione Canvas. Per informazioni più generali sugli spazi Studio, consultaSpazi Amazon SageMaker Studio. Per ulteriori informazioni sulla configurazione degli spazi in Canvas, consultaArchivia i dati delle applicazioni SageMaker Canvas nel tuo SageMaker spazio AI.

Per determinare la causa principale del motivo per cui la creazione dello spazio non è riuscita, puoi utilizzare l'DescribeSpaceAPI per controllare il FailureReason campo. Per ulteriori informazioni sui possibili stati degli spazi e sul loro significato, consultaEntità e stati del dominio Amazon SageMaker AI.

Per risolvere questo problema, trova il tuo dominio nella console SageMaker AI ed elimina lo spazio con errori elencato nel messaggio di errore che hai ricevuto. Per la procedura dettagliata su come trovare ed eliminare uno spazio, consulta la pagina Arresta ed elimina le applicazioni e gli spazi in esecuzione di Studio e segui le istruzioni per eliminare uno spazio Studio. L'eliminazione dello spazio elimina anche tutte le applicazioni associate allo spazio. Dopo aver eliminato lo spazio, puoi provare a creare nuovamente l'applicazione Canvas. Lo spazio dovrebbe ora essere rifornito correttamente, permettendo l'avvio di Canvas.