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사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

Amazon SageMaker Assets을 사용하여 자산에 대해 제어된 액세스

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Amazon SageMaker Assets을 사용하여 자산에 대해 제어된 액세스 - Amazon SageMaker AI

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

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Amazon SageMaker Assets을 사용하여 조직에 속한 자산, 모델 또는 데이터 테이블에 대한 제어된 액세스 및 규제된 액세스를 제공합니다. SageMaker Assets 내에서 다른 AWS 계정의 사용자는 추가 관리자 오버헤드 없이 특정 비즈니스 문제와 관련된 자산을 만들고 공유할 수 있습니다. 사용자는 ID에 권한을 정적으로 연결하는 대신 활성 워크플로에 사용 중인 자산에 대한 권한을 제공할 수 있습니다.

자산은 ML 자산 또는 데이터 자산입니다. ML 자산은 Amazon SageMaker Feature Store 특성 그룹 또는 SageMaker Model Registry 모델 그룹을 가리키는 메타데이터입니다. 데이터 자산은 Amazon Redshift 테이블 또는 AWS Glue 테이블을 가리키는 메타데이터입니다.

예를 들어 모델 그룹의 자산에는 모델 그룹 이름과 모델 패키지 그룹의 Amazon 리소스 이름(ARN)이 포함됩니다. 자산은 기본 모델 컬렉션을 가리킵니다. 자산 자체를 사용자 간에 공유할 수 있습니다.

사용자는 자체 프로젝트에 대한 자산을 만들 수 있습니다. 이러한 프로젝트의 구성원이 아닌 사용자에게 이를 표시할 수 있습니다. 프로젝트 멤버가 아닌 사용자는 자산을 검색하고 메타데이터를 읽을 수 있습니다. 메타데이터를 사용하여 기본 데이터 소스에 액세스할지를 결정할 수 있습니다.

SageMaker Assets 워크플로를 더 잘 이해하려면 조직에 그룹 A와 그룹 B라는 두 개의 사용자 그룹이 있다고 가정해 보세요. 그룹 A의 사용자는 주택 가격을 예측하려고 합니다. 이들은 다른 AWS 계정에 있는 그룹 B의 사용자와 협업하려고 합니다. AWS Glue 테이블에 저장된 주택 데이터가 있습니다. 또한 모델 그룹 내에 다른 모델이 모델 패키지로 저장되어 있습니다. SageMaker Assets를 사용하면 그룹 A의 사용자가 몇 번의 클릭만으로 그룹 B의 사용자와 AWS Glue 테이블 및 모델 패키지를 공유할 수 있습니다. 관리자 개입 없이 그룹 A의 사용자는 그룹 B의 사용자에게 정확하게 범위가 지정된 권한을 제공했습니다.

사용자는 자산을 만들고 게시하여 조직 전체에서 볼 수 있도록 할 수 있습니다. 다른 사용자는 이러한 자산에 대한 액세스를 요청할 수 있습니다.

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