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# Prerequisiti
Prima di iniziare, completa i seguenti prerequisiti:
+ Accedi a un dominio SageMaker AI con accesso a Studio. Se non disponi delle autorizzazioni per impostare Studio come esperienza predefinita per il dominio, contatta l’amministratore. Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica [ del dominio ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-studio-onboard.html) Amazon SageMaker AI.
+ Aggiorna il AWS CLI file seguendo i passaggi descritti in [ Installazione della AWS CLI versione corrente](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv1.html#install-tool-bundled).
+ Dal computer locale, esegui `aws configure` e fornisci AWS le tue credenziali. Per informazioni sulle AWS credenziali, vedi [ Comprendere e ottenere AWS le tue credenziali](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/security-creds.html).
## Autorizzazioni IAM richieste
SageMaker La personalizzazione del modello AI richiede l'aggiunta delle autorizzazioni appropriate al ruolo di esecuzione SageMaker dell'IA.
### Configurazione delle autorizzazioni tramite la console
Se crei il tuo dominio SageMaker AI tramite la console, le autorizzazioni per la personalizzazione del modello vengono gestite automaticamente in base al metodo di configurazione:
+ **Configurazione rapida**: le autorizzazioni di personalizzazione del modello sono incluse per impostazione predefinita. Non è necessaria alcuna configurazione aggiuntiva.
+ **Configurazione personalizzata**: seleziona l'attività ** ML di personalizzazione del ** modello durante la configurazione del ruolo di esecuzione. Per ulteriori informazioni sulle attività ML e sulle autorizzazioni che concedono, consulta [ Configurare le attività ML per i ruoli IAM. ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/role-manager-ml-activities.html)
### Impostazione manuale delle autorizzazioni
Se configuri il dominio tramite SDK o CloudFormation se devi aggiungere autorizzazioni di personalizzazione del modello a un ruolo di esecuzione esistente, utilizza una delle seguenti opzioni. AWS CLI
**Opzione 1 (consigliata): allega la policy gestita AWS **
`AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess`Associa la policy gestita al tuo ruolo di esecuzione dell' SageMaker IA. Questa policy copre tutte le autorizzazioni necessarie per la personalizzazione di base del modello, tra cui l'addestramento senza server, la funzione di ricompensa personalizzata RL, la valutazione del modello e l'implementazione su endpoint SageMaker AI o Bedrock. Per informazioni sull'associazione delle policy, consulta [ Aggiungere e rimuovere le autorizzazioni di identità IAM ](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_manage-attach-detach.html) nella Guida per l'utente di Identity and Access Management. *AWS *
**Opzione 2: creare una policy in linea **
Se preferisci gestire le autorizzazioni manualmente, crea una policy in linea con il seguente JSON e allegala al tuo ruolo di esecuzione:
```
{
"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": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "JumpStartS3Access",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject",
"s3:ListBucket"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::jumpstart*"
]
},
{
"Sid": "SageMakerTrainingJob",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTrainingJob",
"sagemaker:DescribeTrainingJob",
"sagemaker:ListTrainingJobs",
"sagemaker:StopTrainingJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:training-job/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerMLFlow",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:UpdateMlflowApp",
"sagemaker:DescribeMlflowApp",
"sagemaker:CreatePresignedMlflowAppUrl",
"sagemaker:CallMlflowAppApi",
"sagemaker-mlflow:AccessUI",
"sagemaker-mlflow:GetExperiment",
"sagemaker-mlflow:GetExperimentByName",
"sagemaker-mlflow:GetRun",
"sagemaker-mlflow:GetMetricHistory",
"sagemaker-mlflow:GetLoggedModel",
"sagemaker-mlflow:SearchExperiments",
"sagemaker-mlflow:SearchRuns",
"sagemaker-mlflow:ListArtifacts",
"sagemaker-mlflow:CreateExperiment",
"sagemaker-mlflow:CreateRun",
"sagemaker-mlflow:LogBatch",
"sagemaker-mlflow:LogMetric",
"sagemaker-mlflow:LogParam",
"sagemaker-mlflow:LogModel",
"sagemaker-mlflow:LogInputs",
"sagemaker-mlflow:SetTag",
"sagemaker-mlflow:UpdateRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:mlflow-app/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "BYODataSetS3Access",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:ListBucket",
"s3:GetObject",
"s3:PutObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::*SageMaker*",
"arn:aws:s3:::*Sagemaker*",
"arn:aws:s3:::*sagemaker*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerModelPackage",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateModel",
"sagemaker:CreateModelPackage",
"sagemaker:CreateModelPackageGroup",
"sagemaker:UpdateModelPackage",
"sagemaker:DescribeModelPackage",
"sagemaker:DescribeModelPackageGroup",
"sagemaker:ListModelPackages",
"sagemaker:ListModelPackageGroups",
"sagemaker:DescribeModel",
"sagemaker:DeleteModelPackage",
"sagemaker:DeleteModelPackageGroup"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:model-package-group/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:model-package/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:model/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerLineage",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateAction",
"sagemaker:CreateArtifact",
"sagemaker:CreateContext",
"sagemaker:DescribeAction",
"sagemaker:DescribeArtifact",
"sagemaker:DescribeTrialComponent",
"sagemaker:QueryLineage",
"sagemaker:AddAssociation",
"sagemaker:UpdateArtifact"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:action/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:artifact/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:context/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:endpoint/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:experiment-trial-component/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:model-package/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:pipeline/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerPipelines",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreatePipeline",
"sagemaker:DescribePipeline",
"sagemaker:DescribePipelineDefinitionForExecution",
"sagemaker:DescribePipelineExecution",
"sagemaker:UpdatePipeline",
"sagemaker:StartPipelineExecution"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:pipeline/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerInference",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateEndpoint",
"sagemaker:CreateEndpointConfig",
"sagemaker:CreateInferenceComponent",
"sagemaker:DescribeInferenceComponent",
"sagemaker:DescribeEndpoint",
"sagemaker:DescribeEndpointConfig",
"sagemaker:DeleteInferenceComponent",
"sagemaker:DeleteEndpoint",
"sagemaker:InvokeEndpoint"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:inference-component/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:endpoint/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:endpoint-config/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerInferenceAutoscaling",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"application-autoscaling:DescribeScalableTargets"
],
"Resource": [
"arn:aws:application-autoscaling:*:*:scalable-target/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerInferenceEcrReadAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"ecr:BatchGetImage",
"ecr:BatchCheckLayerAvailability",
"ecr:GetDownloadUrlForLayer",
"ecr:GetAuthorizationToken"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "SageMakerListPermissions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListActions",
"sagemaker:ListArtifacts",
"sagemaker:ListAssociations",
"sagemaker:ListEndpoints",
"sagemaker:ListInferenceComponents",
"sagemaker:ListMlflowApps",
"sagemaker:ListMlflowTrackingServers",
"sagemaker:ListPipelineExecutions",
"sagemaker:ListPipelineExecutionSteps",
"sagemaker:ListWorkforces",
"sagemaker:Search"
],
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerTagsPermission",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:AddTags",
"sagemaker:ListTags"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:model-package-group/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:model-package/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:hub/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:hub-content/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:training-job/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:model/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:endpoint/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:endpoint-config/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:pipeline/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:inference-component/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:action/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerJobAdvancedSettings",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"kms:DescribeKey",
"kms:ListAliases",
"iam:ListRoles",
"ec2:DescribeVpcs",
"servicequotas:ListServiceQuotas"
],
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "CloudWatchLogReadAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"logs:DescribeLogGroups",
"logs:DescribeLogStreams",
"logs:GetLogEvents"
],
"Resource": [
"arn:aws:logs:*:*:log-group:/aws/sagemaker/*",
"arn:aws:logs:*:*:log-group::log-stream:"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "CloudWatchLogWriteAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"logs:CreateLogGroup",
"logs:CreateLogStream",
"logs:PutLogEvents"
],
"Resource": [
"arn:aws:logs:*:*:log-group:/aws/sagemaker/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "LambdaListFunctions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"lambda:ListFunctions"
],
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "LambdaPermissionsForRewardFunction",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"lambda:CreateFunction",
"lambda:DeleteFunction",
"lambda:InvokeFunction",
"lambda:GetFunction"
],
"Resource": [
"arn:aws:lambda:*:*:function:*SageMaker*",
"arn:aws:lambda:*:*:function:*sagemaker*",
"arn:aws:lambda:*:*:function:*Sagemaker*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "LambdaLayerForAWSSDK",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"lambda:GetLayerVersion"
],
"Resource": [
"arn:aws:lambda:*:336392948345:layer:AWSSDK*"
]
},
{
"Sid": "BedrockCustomModelAndEvaluation",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"bedrock:CreateCustomModel",
"bedrock:CreateEvaluationJob",
"bedrock:GetCustomModel",
"bedrock:GetModelImportJob",
"bedrock:GetImportedModel",
"bedrock:GetEvaluationJob",
"bedrock:InvokeModel",
"bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
],
"Resource": [
"arn:aws:bedrock:*:*:evaluation-job/*",
"arn:aws:bedrock:*:*:imported-model/*",
"arn:aws:bedrock:*:*:custom-model/*",
"arn:aws:bedrock:*:*:model-import-job/*",
"arn:aws:bedrock:*:*:foundation-model/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "BedrockModelImportAndList",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"bedrock:CreateModelImportJob",
"bedrock:ListProvisionedModelThroughputs",
"bedrock:ListCustomModelDeployments",
"bedrock:ListCustomModels",
"bedrock:ListModelImportJobs"
],
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "BedrockFoundationModelOperations",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"bedrock:GetFoundationModelAvailability",
"bedrock:ListFoundationModels"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "PassRoleForSageMaker",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::*:role/service-role/*SageMaker*",
"arn:aws:iam::*:role/service-role/*Sagemaker*",
"arn:aws:iam::*:role/service-role/*sagemaker*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}",
"iam:PassedToService": [
"sagemaker.amazonaws.com",
"job.sagemaker.amazonaws.com"
]
},
"ArnLike": {
"iam:AssociatedResourceArn": "arn:aws:sagemaker:*:*:*"
}
}
},
{
"Sid": "PassRoleForAWSLambda",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::*:role/SageMakerForLambda*",
"arn:aws:iam::*:role/service-role/SageMakerForLambda*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}",
"iam:PassedToService": "lambda.amazonaws.com"
},
"ArnLike": {
"iam:AssociatedResourceArn": "arn:aws:lambda:*:*:function:*"
}
}
},
{
"Sid": "PassRoleForBedrock",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::*:role/SageMakerForBedrock*",
"arn:aws:iam::*:role/service-role/SageMakerForBedrock*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}",
"iam:PassedToService": "bedrock.amazonaws.com"
}
}
}
]
}
```
## Ruoli per Lambda e Bedrock
Oltre alle autorizzazioni sul ruolo di esecuzione dell' SageMaker IA, la personalizzazione del modello richiede ruoli per altri due servizi:
+ **Lambda**: esegue funzioni di ricompensa personalizzate durante l'allenamento RL-based
+ **Bedrock**: legge gli artefatti del modello da S3 durante l'importazione di un modello personalizzato per la distribuzione
### Se in precedenza hai configurato il tuo ruolo di esecuzione (approccio legacy)
Se in precedenza hai seguito questa documentazione e aggiornato la politica di fiducia del tuo ruolo di esecuzione SageMaker AI includendovi `lambda.amazonaws.com` e inserendo `bedrock.amazonaws.com` come Trusted Service Principal, la configurazione esistente continua a funzionare. Non sono necessarie modifiche.
Per utilizzare questo approccio, la politica di fiducia del ruolo di esecuzione deve includere i seguenti principi di servizio:
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "sagemaker.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
},
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "lambda.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
},
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "bedrock.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}
```
**Nota**
Questo approccio è meno sicuro perché Lambda e Bedrock possono assumere il ruolo di esecuzione ed ereditare tutte le relative autorizzazioni, non solo quelle necessarie a ciascun servizio.
### Crea ruoli separati (consigliato)
Per una maggiore sicurezza, crea due ruoli IAM separati con ambito ristretto, uno per Lambda e uno per Bedrock, anziché aggiungere questi service principal al tuo ruolo di esecuzione dell'IA. SageMaker Ogni ruolo si fida solo del rispettivo servizio e contiene solo le autorizzazioni minime richieste dal servizio.
Se configuri il tuo dominio tramite la configurazione rapida della console SageMaker AI, questi ruoli vengono creati automaticamente. Se configuri il tuo dominio tramite un altro metodo, creali manualmente seguendo i passaggi seguenti.
### Ruolo Lambda
Questo ruolo consente a Lambda di eseguire funzioni di ricompensa personalizzate durante la personalizzazione RL-based del modello.
**Convenzione di denominazione: ** `SageMakerForLambda-{domain-id}`
1. Crea un ruolo IAM con la seguente politica di fiducia. Sostituiscilo `` con il tuo ID AWS account a 12 cifre.
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "lambda.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:SourceAccount": ""
},
"ArnLike": {
"aws:SourceArn": "arn:aws:lambda:*::function:*"
}
}
}
]
}
```
1. Collegare la policy gestita `AWSLambdaBasicExecutionRole` AWS al ruolo. Ciò garantisce le autorizzazioni necessarie per scrivere i log su. CloudWatch
**Nota**
Questo ruolo non richiede autorizzazioni SageMaker AI o Bedrock. Le `aws:SourceArn` condizioni `aws:SourceAccount` e limitano l'assunzione del ruolo alle sole funzioni Lambda presenti nel tuo account, proteggendoti da attacchi confusi.
### Ruolo fondamentale
Questo ruolo consente a Bedrock di leggere gli artefatti del modello dal bucket SageMaker AI-managed S3 durante l'importazione di un modello personalizzato.
****Convenzione di denominazione: `SageMakerForBedrock-{domain-id}`
1. Crea un ruolo IAM con la seguente politica di fiducia. Sostituiscilo `` con il tuo ID AWS account a 12 cifre.
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "bedrock.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:SourceAccount": ""
},
"ArnLike": {
"aws:SourceArn": "arn:aws:bedrock:*::*"
}
}
}
]
}
```
1. Allega la seguente politica in linea al ruolo:
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "SageMakerBucketReadAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject",
"s3:ListBucket"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::sagemaker-*-${aws:PrincipalAccount}",
"arn:aws:s3:::sagemaker-*-${aws:PrincipalAccount}/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "AllowSSLRequestsOnly",
"Action": "s3:*",
"Effect": "Deny",
"Resource": [
"arn:aws:s3:::sagemaker-*-${aws:PrincipalAccount}",
"arn:aws:s3:::sagemaker-*-${aws:PrincipalAccount}/*"
],
"Condition": {
"Bool": {
"aws:SecureTransport": "false"
}
}
}
]
}
```
**Nota**
Questo ruolo non richiede autorizzazioni SageMaker API AI, Lambda o Bedrock. Fornisce a Bedrock solo l'accesso in lettura agli artefatti del modello nel bucket S3. SageMaker AI-managed