カスタマイズされた画像予測モデルおよびテキスト予測モデルを構築する権限を自分に付与する - Amazon SageMaker

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カスタマイズされた画像予測モデルおよびテキスト予測モデルを構築する権限を自分に付与する

重要

Amazon SageMaker Studio または Amazon SageMaker Studio Classic が Amazon SageMaker リソースを作成できるようにするカスタムIAMポリシーでは、それらのリソースにタグを追加するアクセス許可も付与する必要があります。Studio と Studio Classic は、作成したリソースに自動的にタグ付けするため、リソースにタグを追加するアクセス許可が必要です。IAM ポリシーで Studio と Studio Classic がリソースの作成を許可されていてもタグ付けが許可されていない場合、リソースの作成時にAccessDenied「」エラーが発生する可能性があります。詳細については、「リソースにタグ付けするための SageMakerアクセス許可を提供する」を参照してください。

AWS Amazon の マネージドポリシー SageMaker SageMaker リソースを作成するアクセス許可を付与する には、それらのリソースの作成中にタグを追加するアクセス許可が既に含まれています。

Amazon SageMaker Canvas では、特定のビジネスニーズを満たすカスタムモデルを構築できます。カスタムモデルタイプには、シングルラベル画像予測とマルチカテゴリテキスト予測の 2 種類があります。これらのモデルタイプを構築するためのアクセス許可は、 という AWS Identity and Access Management （IAM) ポリシーに含まれます。このポリシーはAmazonSageMakerCanvasFullAccess、Canvas の基本アクセス許可を にしたままにすると、デフォルトでユーザーのIAM実行ロールにア SageMaker タッチされます。

ただし、カスタムIAM設定を使用している場合は、ユーザーがカスタムイメージおよびテキスト予測モデルタイプを構築できるように、ユーザーのIAM実行ロールに許可を明示的に追加する必要があります。画像予測モデルとテキスト予測モデルを構築するために必要な権限を付与するには、以下のセクションを読んで、最小権限ポリシーをロールに適用する方法を確認してください。

ユーザーのIAMロールにアクセス許可を追加するには、次の手順を実行します。

  1. IAM コンソールに移動します。

  2. [ロール] を選択します。

  3. 検索ボックスで、名前でユーザーのIAMロールを検索し、選択します。

  4. ユーザーのロールのページの [権限] で、[権限の追加] を選択します。

  5. [インラインポリシーを作成] を選択します。

  6. JSON タブを選択し、次の最小アクセス許可ポリシーをエディタに貼り付けます。

    {
"Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "sagemaker:CreateAutoMLJobV2",
                "sagemaker:DescribeAutoMLJobV2"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

  7. [ポリシーの確認] を選択します。

  8. ポリシーの [Name(名前)] を入力します。

  9. [Create policy] を選択します。

AWS 管理ポリシーの詳細については、「 ユーザーガイド」の「 管理ポリシーとインラインポリシーIAM」を参照してください。