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Amazon SageMaker Canvas の設定と権限の管理 (IT 管理者向け)
次のページでは、IT 管理者が Amazon SageMaker Canvas を設定し、組織内のユーザーに権限を付与する方法について説明します。ストレージ設定のセットアップ、データ暗号化と VPCsの管理、生成 AI 基盤モデルなどの特定の機能へのアクセスの制御、Amazon Redshift などの他の AWS サービスとの統合などを行う方法について説明します。これらの手順に従うことで、組織の特定の要件に基づき、ユーザーに合わせて SageMaker Canvas をカスタマイズできます。
を使用してユーザー用に SageMaker Canvas を設定することもできます AWS CloudFormation。詳細については、 AWS CloudFormation ユーザーガイドのAWS「::SageMaker AI::App」を参照してください。
トピック
- ローカルファイルをアップロードする権限をユーザーに付与する
- ユーザー向けに SageMaker Canvas を設定する
- Amazon S3 ストレージを設定にする
- クロスアカウント Amazon S3 ストレージの権限の付与
- ML ライフサイクル全体で大容量データを使用するための権限をユーザーに付与する
- で SageMaker Canvas データを暗号化する AWS KMS
- SageMaker Canvas アプリケーションデータを独自の SageMaker AI スペースに保存
- 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
- 時系列予測を実行する権限をユーザーに付与する
- Canvas で Amazon Bedrock と生成 AI 機能を使用する権限をユーザーに付与する
- ユーザー向けに SageMaker Canvas を更新する
- クォータの引き上げをリクエストする
- Amazon Redshift データをインポートする権限をユーザーに付与する
- Amazon QuickSight に予測を送信する権限をユーザーに付与する
- アプリケーション管理
- インターネットにアクセスせずに VPC で Amazon SageMaker Canvas を設定する
- OAuth を使用してデータソースへの接続を設定する