사용자에게 사용자 지정 이미지 및 텍스트 예측 모델을 구축할 수 있는 권한 부여 - Amazon SageMaker

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

사용자에게 사용자 지정 이미지 및 텍스트 예측 모델을 구축할 수 있는 권한 부여

중요

Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Classic이 Amazon SageMaker 리소스를 생성할 수 있도록 허용하는 사용자 지정 IAM 정책도 해당 리소스에 태그를 추가할 수 있는 권한을 부여해야 합니다. Studio와 Studio Classic은 생성한 모든 리소스에 태그를 자동으로 지정하므로 리소스에 태그를 추가할 수 있는 권한이 필요합니다. IAM 정책에서 Studio 및 Studio Classic이 리소스를 생성하도록 허용하지만 태그 지정은 허용하지 않는 경우 리소스를 생성하려고 할 때 “AccessDenied” 오류가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 리소스에 태그를 지정할 SageMaker 수 있는 권한 제공 단원을 참조하십시오.

AWS Amazon용 관리형 정책 SageMaker 는 SageMaker 리소스를 생성할 수 있는 권한을 부여하며 이러한 리소스를 생성하는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다.

Amazon SageMaker Canvas에서는 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 사용자 지정 모델을 구축할 수 있습니다. 이러한 사용자 지정 모델 유형 중 두 가지는 단일 레이블 이미지 예측과 다중 카테고리 텍스트 예측입니다. 이러한 모델 유형을 빌드할 수 있는 권한은 라는 AWS Identity and Access Management (IAM) 정책에 포함되어 있으며AmazonSageMakerCanvasFullAccess, Canvas 기본 권한을 켜 둔 상태로 두면 기본적으로 사용자의 IAM 실행 역할에 SageMaker 연결됩니다. 사용자 지정 IAM 구성을 사용하는 경우 사용자 지정 이미지 및 텍스트 예측 모델 유형을 빌드할 수 있도록 사용자의 IAM 실행 역할에 권한을 명시적으로 추가해야 합니다. 이미지 및 텍스트 예측 모델을 구축하는 데 필요한 권한을 부여하려면 다음 섹션을 참조하여 역할에 최소 권한 정책을 추가하는 방법을 알아보세요.

사용자 IAM 역할에 권한을 추가하려면 다음을 수행합니다.

  1. IAM 콘솔로 이동합니다.

  2. 역할을 선택합니다.

  3. 검색 상자에서 사용자 IAM 역할을 이름으로 검색하고 선택합니다.

  4. 사용자 역할 페이지의 권한에서 권한 추가를 선택합니다.

  5. 인라인 정책 생성을 선택합니다.

  6. JSON 탭을 선택한 다음 다음과 같은 최소 권한 정책을 편집기에 붙여 넣습니다.

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

  7. 정책 검토를 선택합니다.

  8. 정책의 이름을 입력합니다.

  9. 정책 생성을 선택합니다.

AWS 관리형 정책에 대한 자세한 내용은 IAM 사용 설명서의 관리형 정책 및 인라인 정책을 참조하세요.