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Amazon Virtual Private 클라우드에서 Amazon SageMaker Ground Truth 라벨링 작업 실행

Ground Truth는 Amazon VPC에서 다음 기능을 지원합니다.

다음 방법 중 하나를 사용하여 이러한 옵션을 사용할 수 있습니다.

Amazon VPC에서 레이블 지정 작업을 생성하기 전에 VPC에서 Ground Truth 레이블 지정 작업을 실행하기 위한 사전 요구 사항 섹션을 검토하는 것이 좋습니다.

VPC에서 Ground Truth 레이블 지정 작업을 실행하기 위한 사전 요구 사항

Amazon VPC에서 Ground Truth 레이블 지정 작업을 생성하기 전에 다음 사전 조건을 검토하세요.

Ground Truth가 VPC 제한 Amazon S3 버킷에 액세스하도록 허용

다음 섹션에서는 Ground Truth가 VPC 및 VPC 엔드포인트로 액세스가 제한된 Amazon S3 버킷을 사용하여 레이블 지정 작업을 시작하는 데 필요한 권한에 대한 세부 정보를 제공합니다. VPC로 Amazon S3 버킷에 대한 액세스를 제한하는 방법을 알아보려면 Amazon Simple Storage Service 사용 설명서의 버킷 정책으로 VPC 엔드포인트 액세스 제어 섹션을 참조하세요. S3 버킷에 정책을 추가하는 방법을 알아보려면 Amazon S3 콘솔을 사용하여 버킷 정책 추가를 참조하세요.

AWS PrivateLink 엔드포인트를 사용하여 VPC의 사용자에 대한 Amazon S3 버킷 액세스를 제한할 수 있습니다. 다음은 엔드포인트 의 특정 버킷인 <bucket-name>에 대해 <vpc-endpoint> 및 엔드포인트 <vpc>에서만 특정 버킷에 액세스를 허용하는 S3 버킷 정책의 예입니다. 이 정책을 수정할 때는 빨간색 기울임꼴로 표시된 텍스트를 모두 리소스 및 사양으로 바꿔야 합니다.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Id": "Policy1415115909152",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "Access-to-specific-VPCE-only",
            "Principal": "*",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:PutObject"
            ],
            "Effect": "Deny",
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::<bucket-name>",
                "arn:aws:s3:::<bucket-name>/*"
            ],
            "Condition": {
                "StringNotEquals": {
                    "aws:sourceVpce": [
                        "<vpc-endpoint>",
                        "<vpc>"
                    ]
                }
            }
        }
    ]
}

Ground Truth는 레이블 지정 작업을 구성하는 데 사용하는 S3 버킷에서 다음과 같은 Amazon S3 작업을 수행할 수 있어야 합니다.

"s3:AbortMultipartUpload",
"s3:GetObject",
"s3:PutObject",
"s3:ListBucket",
"s3:GetBucketLocation"

앞서 언급한 것과 같이 Ground Truth 엔드포인트를 버킷 정책에 추가하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 다음 표에는 각 AWS 지역의 Ground Truth 서비스 엔드포인트가 나와 있습니다. 레이블 지정 작업을 실행하는 데 사용하는 것과 동일한 AWS 리전의 엔드포인트를 버킷 정책에 추가합니다.

예를 들어, 다음 정책은 다음에 대한 GetObject 및 PutObject 작업을 제한합니다.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Id": "1",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "DenyAccessFromNonGTandCustomerVPC",
            "Effect": "Deny",
            "Principal": "*",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::<bucket-name>",
                "arn:aws:s3:::<bucket-name>/*"
            ],
            "Condition": {
                "ForAllValues:StringNotEquals": {
                    "aws:sourceVpce": [
                        "<vpc-endpoint>",
                        "<ground-truth-endpoint>"
                    ],
                    "aws:SourceVpc": "<vpc>"
                }
            }
        }
    ]
}

Ground Truth 콘솔을 사용하여 레이블 지정 작업을 시작할 권한을 사용자에게 부여하려면 aws:PrincipalArn 조건을 사용하여 사용자의 ARN을 버킷 정책에 추가해야 합니다. 또한 이 사용자는 레이블 지정 작업을 시작하는 데 사용하는 버킷에서 다음과 같은 Amazon S3 작업을 수행할 권한이 있어야 합니다.

"s3:GetObject",
"s3:PutObject",
"s3:ListBucket",
"s3:GetBucketCors",
"s3:PutBucketCors",
"s3:ListAllMyBuckets",

다음 코드는 S3 버킷 <bucket-name>에서 Action에 나열된 작업을 수행할 권한을 다음 역할로 제한하는 버킷 정책의 예입니다.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Id": "1",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "DenyAccessFromNonGTandCustomerVPC",
            "Effect": "Deny",
            "Principal": "*",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::<bucket-name>/*",
                "arn:aws:s3:::<bucket-name>"
            ],
            "Condition": {
                "ForAllValues:StringNotEquals": {
                    "aws:sourceVpce": [
                        "<vpc-endpoint>",
                        "<ground-truth-endpoint>"
                    ],
                    "aws:PrincipalArn": "arn:aws:iam::<aws-account-id>:role/<role-name>",
                    "aws:SourceVpc": "<vpc>"
                }
            }
        }
    ]
}

Amazon S3 버킷에 액세스할 수 있는 Ground Truth 권한을 부여한 후에는 레이블 지정 작업 생성의 주제 중 하나를 사용하여 레이블 지정 작업을 시작할 수 있습니다. 입력 및 출력 데이터 버킷에 대해 VPC 제한 Amazon S3 버킷을 지정합니다.

VPC에서 자동 데이터 레이블 지정 작업 생성

Amazon VPC를 사용하여 자동 데이터 레이블 지정 작업을 생성하려면 Ground Truth 콘솔 또는 CreateLabelingJob API 작업을 사용하여 VPC 구성을 제공해야 합니다. SageMaker 제공한 서브넷과 보안 그룹을 사용하여 자동 레이블 지정에 사용되는 교육 및 추론 작업을 시작합니다.

다음 절차를 사용하여 레이블 지정 작업 요청에 VPC 구성을 추가하는 방법을 알아보세요.

자동 데이터 레이블 지정 작업(API)에 VPC 구성 추가:

Ground Truth API 작업 CreateLabelingJob을 사용하여 레이블 지정 작업을 구성하려면 자동 데이터 레이블 지정 작업(API) 생성의 지침에 따라 요청을 구성하세요. 이 설명서에 설명된 파라미터 외에도 다음 스키마를 사용하여 하나 이상의 서브넷 및 보안 그룹을 지정하려면 VpcConfig 파라미터를 LabelingJobResourceConfig에 포함해야 합니다.

"LabelingJobAlgorithmsConfig": { 
      "InitialActiveLearningModelArn": "string",
      "LabelingJobAlgorithmSpecificationArn": "string",
      "LabelingJobResourceConfig": { 
         "VolumeKmsKeyId": "string",
         "VpcConfig": { 
            "SecurityGroupIds": [ "string" ],
            "Subnets": [ "string" ]
         }
      }
}

다음은 프라이빗 작업 인력을 사용하여 미국 동부(버지니아 북부) 리전에 자동 데이터 레이블 지정 작업을 생성하는 AWS Python SDK(Boto3) 요청의 예시입니다. 빨간색 기울임꼴로 표시된 모든 텍스트를 레이블 지정 작업 리소스 및 사양으로 바꾸세요. CreateLabelingJob작업에 대한 자세한 내용은 라벨링 작업 생성 (API) 튜토리얼 및 CreateLabelingJob API 설명서를 참조하십시오.

import boto3
client = boto3.client(service_name='sagemaker')

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName="example-labeling-job",
    LabelAttributeName="label",
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': "s3://bucket/path/manifest-with-input-data.json"
            }
        }
    },
    "LabelingJobAlgorithmsConfig": {
      "LabelingJobAlgorithmSpecificationArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:027400017018:labeling-job-algorithm-specification/tasktype",
      "LabelingJobResourceConfig": { 
         "VpcConfig": { 
            "SecurityGroupIds": [ "sg-01233456789", "sg-987654321" ],
            "Subnets": [ "subnet-e0123456", "subnet-e7891011" ]
         }
      }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': "s3://bucket/path/file-to-store-output-data",
        'KmsKeyId': "string"
    },
    RoleArn="arn:aws:iam::*:role/*,
    LabelCategoryConfigS3Uri="s3://bucket/path/label-categories.json",
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': 123,
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': "arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*",
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': "s3://bucket/path/custom-worker-task-template.html"
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': "arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-tasktype",
        'TaskKeywords': [
            "Images",
            "Classification",
            "Multi-label"
        ],
        'TaskTitle': "Add task title here",
        'TaskDescription': "Add description of task here for workers",
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 1,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 3600,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 21600,
        'MaxConcurrentTaskCount': 1000,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': "arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-tasktype"
        },
    Tags=[
        {
            'Key': "string",
            'Value': "string"
        },
    ]
)