设置权限

为 Amazon Personalize 创建服务角色：如果您尚未创建服务角色，请按照中的设置 Amazon Personalize说明为亚马逊个性化创建IAM服务角色。此角色必须对存储处理过数据的 Amazon S3 存储桶具有 GetObject 和 ListBucket 权限。而且它必须拥有使用任何 AWS KMS 密钥的权限。

有关向 Amazon Personalize 授予对 Amazon S3 存储桶的访问权限的信息，请参阅向 Amazon Personalize 授予访问 Amazon S3 资源的权限。有关授予 Amazon Personalize 访问您的 AWS KMS 密钥的权限的信息，请参阅向 Amazon Personalize 授予使用您 AWS KMS 密钥的权限。

创建具有 SageMaker AI 权限的管理用户：您的管理员必须拥有对 SageMaker AI 的完全访问权限，并且必须能够创建 A SageMaker I 域。有关更多信息，请参阅 Amazon A SageMaker I 开发者指南中的创建管理用户和群组。

创建 A SageMaker I 执行角色：创建可访问 A SageMaker SageMaker I 资源和 Amazon Personalize 数据导入操作的人工智能执行角色。A SageMaker I 执行角色必须附加AmazonSageMakerFullAccess策略。如果您需要更精细的 Data Wrangler 权限，请参阅 Amazon AI 开发者指南中的 Data Wrangler 安全和权限。 SageMaker 有关 SageMaker AI 角色的更多信息，请参阅 SageMaker AI 角色。

要授予对 Amazon Personalize 数据导入操作的访问权限，请将以下IAM策略附加到 SageMaker AI 执行角色。该策略会授予将数据导入 Amazon Personalize 并将策略附加到 Amazon S3 存储桶所需的权限。而且，当服务为 Amazon Personalize 时，它会授予 PassRole 权限。使用 Data Wrangler 准备格式化数据后，将 Amazon S3 amzn-s3-demo-bucket 更新为您要用作此类数据目标的 Amazon S3 存储桶的名称。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "personalize:Create*",
                "personalize:List*",
                "personalize:Describe*"
            ],
            "Resource": "*"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:PutBucketPolicy"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket",
                "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket/*"
            ]
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "iam:PassRole"
            ],
            "Resource": "*",
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "iam:PassedToService": "personalize.amazonaws.com"
                }
            }
        }
    ]
}

有关创建IAM策略的信息，请参阅《IAM用户指南》中的创建IAM策略。有关将IAM策略附加到角色的信息，请参阅《IAM用户指南》中的添加和删除IAM身份权限。