人類模型評估任務的服務角色需求 - Amazon Bedrock

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

人類模型評估任務的服務角色需求

若要建立使用人力評估員的模型評估任務，您必須指定兩個服務角色。

下列清單摘要說明必須在 Amazon Bedrock 主控台中指定的每個必要服務角色IAM的政策需求。

Amazon Bedrock 服務角色IAM的政策需求摘要

  • 您必須連接將 Amazon Bedrock 定義為服務主體的信任政策。

  • 您必須允許 Amazon Bedrock 代表您調用選取的模型。

  • 您必須允許 Amazon Bedrock 存取存放您的提示資料集的 S3 儲存貯體，以及要儲存結果的 S3 儲存貯體。

  • 您必須允許 Amazon Bedrock 在您的帳戶中建立所需的人工迴圈資源。

  • （建議） 使用Condition區塊來指定可以存取的帳戶。

  • （選用） KMS 如果您已加密提示資料集儲存貯體或您要儲存結果的 Amazon S3 儲存貯體，則必須允許 Amazon Bedrock 解密金鑰。

Amazon SageMaker 服務角色IAM的政策需求摘要

  • 您必須附加信任政策，該政策 SageMaker 定義為服務主體。

  • 您必須允許 SageMaker 存取儲存提示資料集的 S3 儲存貯體，以及您要儲存結果的 S3 儲存貯體。

  • （選用） 如果您已加密提示資料集儲存貯體或您想要結果的位置，則必須允許 SageMaker 使用客戶受管金鑰。

若要建立自訂服務角色，請參閱 IAM 使用者指南 中的建立使用自訂信任政策的角色。

必要的 Amazon S3 IAM動作

下列政策範例授與儲存模型評估結果之 S3 儲存貯體的存取權，以及存取您已指定的自訂提示資料集。您需要將此政策連接至 SageMaker 服務角色和 Amazon Bedrock 服務角色。

{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
    {
        "Sid": "AllowAccessToCustomDatasets",
        "Effect": "Allow",
        "Action": [
            "s3:GetObject",
            "s3:ListBucket"
        ],
        "Resource": [
            "arn:aws:s3:::custom-prompt-dataset"
        ]
    },
    {
        "Sid": "AllowAccessToOutputBucket",
        "Effect": "Allow",
        "Action": [
            "s3:GetObject",
            "s3:ListBucket",
            "s3:PutObject",
            "s3:GetBucketLocation",
            "s3:AbortMultipartUpload",
            "s3:ListBucketMultipartUploads"
        ],
        "Resource": [
            "arn:aws:s3:::model_evaluation_job_output"
        ]
    }
]
}
必要的 Amazon Bedrock IAM動作

若要允許 Amazon Bedrock 調用您計劃在自動模型評估任務中指定的模型，請將下列政策連接至 Amazon Bedrock 服務角色。

{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
    {
        "Sid": "AllowSpecificModels",
        "Effect": "Allow",
        "Action": [
            "bedrock:InvokeModel",
            "bedrock:InvokeModelWithResponseStream",
            "bedrock:GetProvisionedModelThroughput",
            "bedrock:GetInferenceProfile",
            "bedrock:ListInferenceProfiles"
        ],
        "Resource": [
            "arn:aws:bedrock:region::foundation-model/model-id-of-foundational-model",
            "arn:aws:bedrock:region:111122223333:inference-profile/*",
            "arn:aws:bedrock:region:111122223333:provisioned-model/*"
        ]
    }
]
}
所需的 Amazon 增強型 AI IAM動作

您還必須建立允許 Amazon Bedrock 建立與人工模型評估任務相關資源的政策。由於 Amazon Bedrock 會建立開始進行模型評估任務所需的資源，因此您必須使用 "Resource": "*"。您必須將本政策附加到 Amazon Bedrock 服務角色。

{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
    {
        "Sid": "ManageHumanLoops",
        "Effect": "Allow",
        "Action": [
            "sagemaker:StartHumanLoop",
            "sagemaker:DescribeFlowDefinition",
            "sagemaker:DescribeHumanLoop",
            "sagemaker:StopHumanLoop",
            "sagemaker:DeleteHumanLoop"
        ],
        "Resource": "*"
    }
]
}
服務主體要求 (Amazon Bedrock)

您還必須指定將定義 Amazon Bedrock 為服務主體的信任政策。這允許由 Amazon Bedrock 擔任此角色。

{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [{
    "Sid": "AllowBedrockToAssumeRole",
    "Effect": "Allow",
    "Principal": {
        "Service": "bedrock.amazonaws.com"
    },
    "Action": "sts:AssumeRole",
    "Condition": {
        "StringEquals": {
            "aws:SourceAccount": "111122223333"
        },
        "ArnEquals": {
            "aws:SourceArn": "arn:aws:bedrock:AWS 區域:111122223333:evaluation-job/*"
        }
    }
}]
}
服務主體要求 （SageMaker）

您還必須指定將定義 Amazon Bedrock 為服務主體的信任政策。這 SageMaker 允許 擔任 角色。

{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
  "Sid": "AllowSageMakerToAssumeRole",
  "Effect": "Allow",
  "Principal": {
    "Service": "sagemaker.amazonaws.com"
  },
  "Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}