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AWS politiche gestite per la personalizzazione del modello Amazon SageMaker AI
Queste policy AWS gestite aggiungono le autorizzazioni necessarie per utilizzare la personalizzazione del modello Amazon SageMaker AI. Le policy sono disponibili nel tuo AWS account e vengono utilizzate dai ruoli di esecuzione creati dalla console SageMaker AI.
Argomenti
AWS politica gestita: AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess
Questa policy concede le autorizzazioni necessarie per i flussi di lavoro di personalizzazione dei modelli in Amazon SageMaker AI, tra cui formazione serverless, apprendimento personalizzato per rinforzo delle funzioni di ricompensa, valutazione del modello e distribuzione sui nostri endpoint Bedrock. SageMaker
Dettagli delle autorizzazioni
Questa AWS policy gestita include le seguenti autorizzazioni.
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sagemaker— Consente ai responsabili di gestire i contenuti dell' SageMaker Hub, creare e gestire processi di formazione, pipeline, endpoint con componenti di inferenza, pacchetti di modelli, tracciamento del lignaggio, tracciamento degli esperimenti MLFlow ed eseguire operazioni di ricerca e tagging tra le risorse di personalizzazione dei modelli. -
sagemaker-mlflow— Consente ai direttori di accedere all'interfaccia utente di monitoraggio di MLFlow, creare esperimenti ed esecuzioni e registrare metriche, parametri e modelli. -
s3— Consente ai principali di leggere oggetti dai JumpStart bucket e read/write oggetti nei bucket S3 con nomi contenenti «sagemaker» (senza distinzione tra maiuscole e minuscole), limitato all'account del principale. -
lambda— Consente ai principali di elencare, creare, eliminare, richiamare e ottenere funzioni Lambda con nomi contenenti "" (senza distinzione tra maiuscole e minuscole) per funzioni di ricompensa personalizzate. SageMaker Consente inoltre l'accesso in lettura al livello SDK Lambda. AWS -
bedrock— Consente ai responsabili di creare modelli personalizzati e processi di valutazione, importare modelli, richiamare modelli (incluso lo streaming) ed elencare i modelli di base e i throughput assegnati. -
ecr— Consente ai responsabili di estrarre le immagini dei contenitori e ottenere i token di autorizzazione per l'inferenza. Viene utilizzatoResource: *per supportare l'estrazione di più account dagli account Deep Learning Container AWS . -
application-autoscaling— Consente ai responsabili di descrivere obiettivi scalabili per la scalabilità automatica degli endpoint di inferenza. -
logs— Consente ai principali di leggere e scrivere i log per i gruppi di log (). CloudWatch SageMaker/aws/sagemaker/* -
iam— Consente ai principali di trasferire ruoli ai SageMaker servizi Lambda e Bedrock. PassRole è disciplinato dalle convenzioni di denominazione dei ruoli (*SageMaker*per SageMaker, per Lambda e perSageMakerForLambda*Bedrock) e dalle condizioni.SageMakerForBedrock*iam:PassedToServiceOgni servizio accetta sia percorsi di ruolo regolari che percorsi.service-role/Consente ancheListRolesl'uso di menu a discesa dell'interfaccia utente. -
kms— Consente ai responsabili di descrivere le chiavi e di elencare gli alias per la configurazione del lavoro. Read-only. -
ec2— Consente ai responsabili di descrivere i VPC per la configurazione del lavoro. Read-only. -
servicequotas— Consente ai committenti di elencare le quote di servizio per Amazon SageMaker AI. Ciò consente all'interfaccia utente di Studio di cercare codici di quota specifici del tipo di istanza e fornire collegamenti diretti alla console Service Quotas quando viene raggiunto un limite di quota. Read-only.
Esempio Policy delle autorizzazioni
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Amazon SageMaker AI si aggiorna alle policy gestite di personalizzazione dei modelli
Visualizza i dettagli sugli aggiornamenti alle politiche AWS gestite per la personalizzazione dei modelli Amazon SageMaker AI da quando questo servizio ha iniziato a tracciare queste modifiche. Per ricevere avvisi automatici sulle modifiche a questa pagina, iscriviti al feed RSS nella pagina di cronologia dei documenti SageMaker AI.
| Policy | Versione | Modifica | Data |
|---|---|---|---|
AWS politica gestita: AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess— Politica aggiornata |
3 |
Sono state aggiornate le |
21 luglio 2026 |
AWS politica gestita: AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess— Politica aggiornata |
2 |
|
30 giugno 2026 |
AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess - Nuova politica |
1 |
Policy iniziale |
26 maggio 2026 |
