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# 사전 조건
시작하기 전에 다음 필수 조건을 완료합니다.
+ Studio 액세스 권한이 있는 SageMaker AI 도메인에 온보딩합니다. Studio를 도메인의 기본 환경으로 설정할 권한이 없는 경우 관리자에게 문의하세요. 자세한 내용은 [Amazon SageMaker AI 도메인 개요를](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-studio-onboard.html) 참조하세요.
+ 현재 버전 설치의 단계에 AWS CLI 따라를 업데이트합니다. [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv1.html#install-tool-bundled)
+ 로컬 시스템에서를 실행`aws configure`하고 AWS 자격 증명을 제공합니다. 자격 AWS 증명에 대한 자세한 내용은 [AWS 자격 증명 이해 및 가져오기를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/security-creds.html).
## 필수 IAM 권한
SageMaker AI 모델 사용자 지정을 수행하려면 SageMaker AI 실행 역할에 적절한 권한을 추가해야 합니다.
### 콘솔을 통한 권한 설정
콘솔을 통해 SageMaker AI 도메인을 생성하는 경우 설정 방법에 따라 모델 사용자 지정 권한이 자동으로 처리됩니다.
+ **빠른 설정** - 모델 사용자 지정 권한이 기본적으로 포함됩니다. 필요한 추가 구성은 없습니다.
+ **사용자 지정 설정** - 실행 역할을 구성할 때 **모델 사용자 지정** ML 활동을 선택합니다. ML 활동 및 해당 활동에서 부여하는 권한에 대한 자세한 내용은 [IAM 역할에 대한 ML 활동 구성을](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/role-manager-ml-activities.html) 참조하세요.
### 수동으로 권한 설정
, AWS CLI SDK 또는 CloudFormation을 통해 도메인을 설정하거나 기존 실행 역할에 모델 사용자 지정 권한을 추가해야 하는 경우 다음 옵션 중 하나를 사용합니다.
**옵션 1(권장): AWS 관리형 정책 연결**
`AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess` 관리형 정책을 SageMaker AI 실행 역할에 연결합니다. 이 정책은 서버리스 훈련, 사용자 지정 보상 함수 RL, 모델 평가, SageMaker AI 또는 Bedrock 엔드포인트에 대한 배포를 포함하여 기본 모델 사용자 지정에 필요한 모든 권한을 다룹니다. 정책 연결에 대한 자세한 내용은 Identity and *AWS Access Management 사용 설명서의* [IAM 자격 증명 권한 추가 및 제거](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_manage-attach-detach.html)를 참조하세요.
**옵션 2: 인라인 정책 생성**
권한을 수동으로 관리하려면 다음 JSON을 사용하여 인라인 정책을 생성하고 실행 역할에 연결합니다.
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "SageMakerPublicHubPermissions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListHubContents"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:aws:hub/SageMakerPublicHub"
]
},
{
"Sid": "SageMakerHubPermissions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ImportHubContent",
"sagemaker:ListHubs",
"sagemaker:ListHubContents",
"sagemaker:ListHubContentVersions",
"sagemaker:DescribeHubContent",
"sagemaker:DeleteHubContent"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:hub/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:hub-content/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "JumpStartS3Access",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject",
"s3:ListBucket"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::jumpstart*"
]
},
{
"Sid": "SageMakerTrainingJob",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTrainingJob",
"sagemaker:DescribeTrainingJob",
"sagemaker:ListTrainingJobs",
"sagemaker:StopTrainingJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:training-job/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerMLFlow",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:UpdateMlflowApp",
"sagemaker:DescribeMlflowApp",
"sagemaker:CreatePresignedMlflowAppUrl",
"sagemaker:CallMlflowAppApi",
"sagemaker-mlflow:AccessUI",
"sagemaker-mlflow:GetExperiment",
"sagemaker-mlflow:GetExperimentByName",
"sagemaker-mlflow:GetRun",
"sagemaker-mlflow:GetMetricHistory",
"sagemaker-mlflow:GetLoggedModel",
"sagemaker-mlflow:SearchExperiments",
"sagemaker-mlflow:SearchRuns",
"sagemaker-mlflow:ListArtifacts",
"sagemaker-mlflow:CreateExperiment",
"sagemaker-mlflow:CreateRun",
"sagemaker-mlflow:LogBatch",
"sagemaker-mlflow:LogMetric",
"sagemaker-mlflow:LogParam",
"sagemaker-mlflow:LogModel",
"sagemaker-mlflow:LogInputs",
"sagemaker-mlflow:SetTag",
"sagemaker-mlflow:UpdateRun"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:mlflow-app/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "BYODataSetS3Access",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:ListBucket",
"s3:GetObject",
"s3:PutObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::*SageMaker*",
"arn:aws:s3:::*Sagemaker*",
"arn:aws:s3:::*sagemaker*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerModelPackage",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateModel",
"sagemaker:CreateModelPackage",
"sagemaker:CreateModelPackageGroup",
"sagemaker:UpdateModelPackage",
"sagemaker:DescribeModelPackage",
"sagemaker:DescribeModelPackageGroup",
"sagemaker:ListModelPackages",
"sagemaker:ListModelPackageGroups",
"sagemaker:DescribeModel",
"sagemaker:DeleteModelPackage",
"sagemaker:DeleteModelPackageGroup"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:model-package-group/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:model-package/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:model/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerLineage",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateAction",
"sagemaker:CreateArtifact",
"sagemaker:CreateContext",
"sagemaker:DescribeAction",
"sagemaker:DescribeArtifact",
"sagemaker:DescribeTrialComponent",
"sagemaker:QueryLineage",
"sagemaker:AddAssociation",
"sagemaker:UpdateArtifact"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:action/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:artifact/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:context/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:endpoint/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:experiment-trial-component/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:model-package/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:pipeline/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerPipelines",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreatePipeline",
"sagemaker:DescribePipeline",
"sagemaker:DescribePipelineDefinitionForExecution",
"sagemaker:DescribePipelineExecution",
"sagemaker:UpdatePipeline",
"sagemaker:StartPipelineExecution"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:pipeline/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerInference",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateEndpoint",
"sagemaker:CreateEndpointConfig",
"sagemaker:CreateInferenceComponent",
"sagemaker:DescribeInferenceComponent",
"sagemaker:DescribeEndpoint",
"sagemaker:DescribeEndpointConfig",
"sagemaker:DeleteInferenceComponent",
"sagemaker:DeleteEndpoint",
"sagemaker:InvokeEndpoint"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:inference-component/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:endpoint/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:endpoint-config/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerInferenceAutoscaling",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"application-autoscaling:DescribeScalableTargets"
],
"Resource": [
"arn:aws:application-autoscaling:*:*:scalable-target/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerInferenceEcrReadAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"ecr:BatchGetImage",
"ecr:BatchCheckLayerAvailability",
"ecr:GetDownloadUrlForLayer",
"ecr:GetAuthorizationToken"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "SageMakerListPermissions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListActions",
"sagemaker:ListArtifacts",
"sagemaker:ListAssociations",
"sagemaker:ListEndpoints",
"sagemaker:ListInferenceComponents",
"sagemaker:ListMlflowApps",
"sagemaker:ListMlflowTrackingServers",
"sagemaker:ListPipelineExecutions",
"sagemaker:ListPipelineExecutionSteps",
"sagemaker:ListWorkforces",
"sagemaker:Search"
],
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerTagsPermission",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:AddTags",
"sagemaker:ListTags"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:*:*:model-package-group/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:model-package/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:hub/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:hub-content/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:training-job/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:model/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:endpoint/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:endpoint-config/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:pipeline/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:inference-component/*",
"arn:aws:sagemaker:*:*:action/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "SageMakerJobAdvancedSettings",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"kms:DescribeKey",
"kms:ListAliases",
"iam:ListRoles",
"ec2:DescribeVpcs",
"servicequotas:ListServiceQuotas"
],
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "CloudWatchLogReadAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"logs:DescribeLogGroups",
"logs:DescribeLogStreams",
"logs:GetLogEvents"
],
"Resource": [
"arn:aws:logs:*:*:log-group:/aws/sagemaker/*",
"arn:aws:logs:*:*:log-group::log-stream:"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "CloudWatchLogWriteAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"logs:CreateLogGroup",
"logs:CreateLogStream",
"logs:PutLogEvents"
],
"Resource": [
"arn:aws:logs:*:*:log-group:/aws/sagemaker/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "LambdaListFunctions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"lambda:ListFunctions"
],
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "LambdaPermissionsForRewardFunction",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"lambda:CreateFunction",
"lambda:DeleteFunction",
"lambda:InvokeFunction",
"lambda:GetFunction"
],
"Resource": [
"arn:aws:lambda:*:*:function:*SageMaker*",
"arn:aws:lambda:*:*:function:*sagemaker*",
"arn:aws:lambda:*:*:function:*Sagemaker*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "LambdaLayerForAWSSDK",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"lambda:GetLayerVersion"
],
"Resource": [
"arn:aws:lambda:*:336392948345:layer:AWSSDK*"
]
},
{
"Sid": "BedrockCustomModelAndEvaluation",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"bedrock:CreateCustomModel",
"bedrock:CreateEvaluationJob",
"bedrock:GetCustomModel",
"bedrock:GetModelImportJob",
"bedrock:GetImportedModel",
"bedrock:GetEvaluationJob",
"bedrock:InvokeModel",
"bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
],
"Resource": [
"arn:aws:bedrock:*:*:evaluation-job/*",
"arn:aws:bedrock:*:*:imported-model/*",
"arn:aws:bedrock:*:*:custom-model/*",
"arn:aws:bedrock:*:*:model-import-job/*",
"arn:aws:bedrock:*:*:foundation-model/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "BedrockModelImportAndList",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"bedrock:CreateModelImportJob",
"bedrock:ListProvisionedModelThroughputs",
"bedrock:ListCustomModelDeployments",
"bedrock:ListCustomModels",
"bedrock:ListModelImportJobs"
],
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "BedrockFoundationModelOperations",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"bedrock:GetFoundationModelAvailability",
"bedrock:ListFoundationModels"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "PassRoleForSageMaker",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::*:role/service-role/*SageMaker*",
"arn:aws:iam::*:role/service-role/*Sagemaker*",
"arn:aws:iam::*:role/service-role/*sagemaker*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}",
"iam:PassedToService": [
"sagemaker.amazonaws.com",
"job.sagemaker.amazonaws.com"
]
},
"ArnLike": {
"iam:AssociatedResourceArn": "arn:aws:sagemaker:*:*:*"
}
}
},
{
"Sid": "PassRoleForAWSLambda",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::*:role/SageMakerForLambda*",
"arn:aws:iam::*:role/service-role/SageMakerForLambda*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}",
"iam:PassedToService": "lambda.amazonaws.com"
},
"ArnLike": {
"iam:AssociatedResourceArn": "arn:aws:lambda:*:*:function:*"
}
}
},
{
"Sid": "PassRoleForBedrock",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::*:role/SageMakerForBedrock*",
"arn:aws:iam::*:role/service-role/SageMakerForBedrock*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}",
"iam:PassedToService": "bedrock.amazonaws.com"
}
}
}
]
}
```
## Lambda 및 Bedrock에 대한 역할
SageMaker AI 실행 역할에 대한 권한 외에도 모델 사용자 지정에는 두 가지 다른 서비스에 대한 역할이 필요합니다.
+ **Lambda** - RL 기반 훈련 중에 사용자 지정 보상 함수를 실행합니다.
+ **Bedrock** - 배포를 위해 사용자 지정 모델을 가져올 때 S3에서 모델 아티팩트를 읽습니다.
### 이전에 실행 역할을 구성한 경우(레거시 접근 방식)
이전에이 설명서를 따르고 `lambda.amazonaws.com` 및를 신뢰할 수 있는 서비스 보안 주체`bedrock.amazonaws.com`로 포함하도록 SageMaker AI 실행 역할의 신뢰 정책을 업데이트한 경우 기존 구성은 계속 작동합니다. 변경할 필요가 없습니다.
이 접근 방식을 사용하려면 실행 역할의 신뢰 정책에 다음 서비스 보안 주체가 포함되어야 합니다.
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "sagemaker.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
},
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "lambda.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
},
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "bedrock.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}
```
**참고**
Lambda와 Bedrock은 실행 역할을 수임하고 각 서비스에 필요한 권한뿐만 아니라 모든 권한을 상속할 수 있으므로이 접근 방식은 덜 안전합니다.
### 별도의 역할 생성(권장)
보안을 강화하려면 SageMaker AI 실행 역할에 이러한 서비스 보안 주체를 추가하는 대신 Lambda용 IAM 역할과 Bedrock용 IAM 역할을 각각 하나씩 두 개의 범위 축소 IAM 역할을 생성합니다. 각 역할은 해당 서비스만 신뢰하며 서비스에 필요한 최소 권한만 포함합니다.
SageMaker AI 콘솔 빠른 설정을 통해 도메인을 설정하면 이러한 역할이 자동으로 생성됩니다. 다른 방법을 통해 도메인을 설정하는 경우 다음 단계를 사용하여 도메인을 수동으로 생성합니다.
### Lambda 역할
이 역할을 통해 Lambda는 RL 기반 모델 사용자 지정 중에 사용자 지정 보상 함수를 실행할 수 있습니다.
**명명 규칙**: `SageMakerForLambda-{domain-id}`
1. 다음 신뢰 정책을 사용하여 IAM 역할을 생성합니다. 를 12자리 AWS 계정 ID``로 바꿉니다.
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "lambda.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:SourceAccount": ""
},
"ArnLike": {
"aws:SourceArn": "arn:aws:lambda:*::function:*"
}
}
}
]
}
```
1. 관리형 정책 `AWSLambdaBasicExecutionRole` AWS 를 역할에 연계하십시오. 이렇게 하면 CloudWatch에 로그를 쓰는 데 필요한 권한이 부여됩니다.
**참고**
이 역할에는 SageMaker AI 또는 Bedrock 권한이 필요하지 않습니다. `aws:SourceAccount` 및 `aws:SourceArn` 조건은 계정의 Lambda 함수로만 역할 가정을 제한하여 혼동된 대리자 공격으로부터 보호합니다.
### Bedrock 역할
이 역할을 통해 Bedrock은 사용자 지정 모델을 가져올 때 SageMaker AI 관리형 S3 버킷에서 모델 아티팩트를 읽을 수 있습니다.
**명명 규칙**: `SageMakerForBedrock-{domain-id}`
1. 다음 신뢰 정책을 사용하여 IAM 역할을 생성합니다. 를 12자리 AWS 계정 ID``로 바꿉니다.
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "bedrock.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:SourceAccount": ""
},
"ArnLike": {
"aws:SourceArn": "arn:aws:bedrock:*::*"
}
}
}
]
}
```
1. 역할에 다음 인라인 정책을 연결합니다.
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "SageMakerBucketReadAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject",
"s3:ListBucket"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::sagemaker-*-${aws:PrincipalAccount}",
"arn:aws:s3:::sagemaker-*-${aws:PrincipalAccount}/*"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}"
}
}
},
{
"Sid": "AllowSSLRequestsOnly",
"Action": "s3:*",
"Effect": "Deny",
"Resource": [
"arn:aws:s3:::sagemaker-*-${aws:PrincipalAccount}",
"arn:aws:s3:::sagemaker-*-${aws:PrincipalAccount}/*"
],
"Condition": {
"Bool": {
"aws:SecureTransport": "false"
}
}
}
]
}
```
**참고**
이 역할에는 SageMaker AI, Lambda 또는 Bedrock API 권한이 필요하지 않습니다. SageMaker AI 관리형 S3 버킷의 모델 아티팩트에 대한 읽기 액세스 권한만 Bedrock에 제공합니다.