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Amazon SageMaker Canvas 설정 및 권한 관리(IT 관리자용)
다음 페이지에서는 IT 관리자가 Amazon SageMaker Canvas를 구성하고 조직 내 사용자에게 권한을 부여하는 방법을 설명합니다. 스토리지 구성을 설정하고, 데이터 암호화 및 를 관리하고VPCs, 생성형 AI 파운데이션 모델과 같은 특정 기능에 대한 액세스를 제어하고, Amazon Redshift와 같은 다른 AWS 서비스와 통합하는 방법을 알아봅니다. 다음 단계에 따라 조직의 특정 요구 사항에 따라 SageMaker Canvas를 사용자에 맞게 조정할 수 있습니다.
를 사용하여 사용자에 대해 SageMaker Canvas를 설정할 수도 있습니다 AWS CloudFormation. 자세한 내용은 AWS CloudFormation 사용 설명서의 AWS::SageMaker::App을 참조하세요.
주제
- 사용자에게 로컬 파일 업로드 권한 부여
- 사용자를 위한 SageMaker Canvas 설정
- Amazon S3 스토리지 구성
- 계정 간 Amazon S3 스토리지에 대한 권한 부여
- ML 수명 주기 전반에 걸쳐 대용량 데이터를 사용할 수 있는 권한을 사용자에게 부여합니다.
- 를 사용하여 SageMaker Canvas 데이터 암호화 AWS KMS
- 자신의 SageMaker 공간에 SageMaker Canvas 애플리케이션 데이터 저장
- 사용자에게 사용자 지정 이미지 및 텍스트 예측 모델을 구축할 수 있는 권한 부여
- 사용자에게 시계열 예측을 수행할 수 있는 권한 부여
- Canvas에서 Amazon Bedrock 및 Generative AI 기능을 사용할 수 있는 권한을 사용자에게 부여합니다.
- 사용자를 위한 SageMaker 캔버스 업데이트
- 할당량 증가 요청
- 사용자에게 Amazon Redshift 데이터를 가져올 수 있는 권한 부여
- Studio Classic과 협업할 수 있는 사용자 권한 부여
- 사용자에게 Amazon에 예측을 전송할 수 있는 권한 부여 QuickSight
- 애플리케이션 관리
- 인터넷 액세스VPC가 없는 에서 Amazon SageMaker Canvas 구성
- 를 사용하여 데이터 소스에 대한 연결 설정 OAuth