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Domande frequenti su Gestore del ruolo
Nota
Amazon SageMaker Role Manager non è più aperto a nuovi clienti. I clienti esistenti possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. AWS continua a investire in miglioramenti della sicurezza e della disponibilità per Role Manager, ma non prevediamo di introdurre nuove funzionalità. Per ulteriori informazioni, consulta Modifica della disponibilità di Role Manager.
Fai riferimento alle seguenti domande frequenti per le risposte alle domande più frequenti su Amazon SageMaker Role Manager.
R: Puoi accedere ad Amazon SageMaker Role Manager tramite più postazioni nella console Amazon SageMaker AI. Per informazioni sull'accesso al gestore dei ruoli e sul suo utilizzo per creare un ruolo, consulta Utilizzo del gestore dei ruoli (console).
R: Gli utenti sono gruppi di autorizzazioni preconfigurati basati su responsabilità comuni di machine learning (ML). Ad esempio, il responsabile della scienza dei dati suggerisce le autorizzazioni per lo sviluppo e la sperimentazione generale dell'apprendimento automatico in un ambiente di SageMaker intelligenza artificiale, mentre il responsabile MLOps suggerisce le autorizzazioni per le attività di machine learning relative alle operazioni.
R: Le attività di machine learning sono AWS attività comuni relative all'apprendimento automatico con SageMaker intelligenza artificiale che richiedono autorizzazioni IAM specifiche. Ogni persona suggerisce attività ML correlate durante la creazione di un ruolo con Amazon SageMaker Role Manager. Le attività ML includono attività come l'accesso completo ad Amazon S3 o la ricerca e la visualizzazione di esperimenti. Per ulteriori informazioni, consulta Riferimento all'attività ML.
R: Sì. I ruoli creati utilizzando Amazon SageMaker Role Manager sono ruoli IAM con policy di accesso personalizzate. Puoi visualizzare i ruoli creati nella sezione Ruoli della console IAM
R: Puoi visualizzare i ruoli creati nella sezione Ruoli della console IAM."sagemaker-" viene aggiunto a ogni nome ruolo per facilitare la ricerca nella console IAM. Ad esempio, se nomini test-123 il ruolo durante la creazione del ruolo, il ruolo viene visualizzato come sagemaker-test-123 nella console IAM.
R: Sì. Puoi modificare i ruoli e le policy creati da Amazon SageMaker Role Manager tramite la console https://console.aws.amazon.com/iamv2/
R: Sì. Puoi allegare AWS qualsiasi policy IAM gestita dal cliente dal tuo account al ruolo che crei utilizzando Amazon SageMaker Role Manager.
R: Il limite massimo per collegare policy gestite a un ruolo o utente IAM è 20. Il limite massimo di caratteri per le policy gestite è di 6.144. Per ulteriori informazioni, consulta Quote degli oggetti IAM e Requisiti per i nomi e i limiti dei caratteri IAM e delle quote Servizio di token di sicurezza AWS.
R: Tutte le condizioni fornite in Fase 1: inserimento delle informazioni sul ruolo Amazon SageMaker Role Manager, come sottoreti, gruppi di sicurezza o chiavi KMS, vengono passate automaticamente a qualsiasi attività ML selezionata in. Fase 2: configurazione delle attività ML Se necessario, è inoltre possibile aggiungere ulteriori condizioni alle attività ML. Ad esempio, puoi anche aggiungere condizioni InstanceTypes o IntercontainerTrafficEncryption all'attività Gestisci processi di addestramento.
R: Puoi aggiungere tag al tuo ruolo in Fase 3: aggiunta di policy e tag aggiuntivi Amazon SageMaker Role Manager. Per gestire correttamente AWS le risorse utilizzando i tag, devi aggiungere lo stesso tag sia al ruolo che a tutte le politiche associate. Ad esempio, puoi aggiungere un tag a un ruolo e a un bucket Amazon S3. Quindi, poiché il ruolo passa il tag alla sessione SageMaker AI, solo un utente con quel ruolo può accedere a quel bucket S3. Puoi aggiungere i tag a una policy tramite la console IAM
R: No. Tuttavia, dopo aver creato un ruolo di servizio nel gestore dei ruoli, puoi andare alla console IAM per modificare il ruolo e aggiungere un ruolo di accesso umano nella console IAM.
R: Un ruolo di federazione utenti viene assunto direttamente da un utente per accedere a risorse AWS come l'accesso a Console di gestione AWS. Il servizio SageMaker AI assume un ruolo di esecuzione dell' SageMaker IA per eseguire una funzione per conto di un utente o di uno strumento di automazione. Ad esempio, quando un utente apre un’istanza di Studio Classic, Studio Classic assume il ruolo di esecuzione associato al profilo utente per accedere alle risorse AWS per conto suo. Se il profilo utente non specifica un ruolo di esecuzione, il ruolo di esecuzione viene specificato a livello di dominio Amazon SageMaker AI.
R: Se utilizzi un'applicazione web personalizzata per accedere a Studio Classic, hai un ruolo ibrido di federazione utenti e un ruolo di esecuzione SageMaker AI. Assicurati che questo ruolo disponga dei privilegi minimi sia per le operazioni dell’utente sia per le operazioni che Studio Classic svolge per conto dell’utente associato.
R: Le applicazioni cloud di Centro identità AWS IAM Studio Classic utilizzano un ruolo di esecuzione di Studio Classic per concedere le autorizzazioni agli utenti federati. Questo ruolo di esecuzione può essere specificato a livello del profilo utente del Centro identità IAM di Studio Classic o a livello del dominio predefinito. Le identità e i gruppi degli utenti devono essere sincronizzati in IAM Identity Center e il profilo utente di Studio Classic deve essere creato con l'assegnazione degli utenti di IAM Identity Center utilizzando. CreateUserProfile Per ulteriori informazioni, consulta Avvio di Studio Classic con il Centro identità IAM.
