Erstellen Ihres ersten Auftrags zur Modellbewertung, bei dem Mitarbeiter eingesetzt werden - Amazon Bedrock
Konsolenberechtigungen für den Auftrag zur Modellbewertung unter Einsatz von Mitarbeitern

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Erstellen Ihres ersten Auftrags zur Modellbewertung, bei dem Mitarbeiter eingesetzt werden

Ein Auftrag zur Modellbewertung, bei dem Mitarbeiter eingesetzt werden, erfordert Zugriff auf die folgenden Service-Level-Ressourcen. In den verlinkten Themen erfahren Sie mehr über die Einrichtung.

Erforderliche Service-Level-Ressourcen zum Starten eines Auftrags zur Modellbewertung, bei dem Mitarbeiter eingesetzt werden

  1. Modellevaluierungsjobs, bei denen menschliche Mitarbeiter eingesetzt werden, ermöglichen es Ihnen, rate/compare Antworten für bis zu zwei verschiedene Basismodelle zu erhalten. Zum Starten eines Auftrags ist mindestens ein Amazon-Bedrock-Basismodell erforderlich. Weitere Informationen über den Zugriff auf Amazon-Bedrock-Basismodelle finden Sie unter Zugriff auf Amazon-Bedrock-Basismodelle.

  2. Um einen Modellevaluierungsauftrag mit menschlichen Arbeitskräften zu erstellen, benötigen Sie Zugriff auf das https://console.aws.amazon.com/bedrock/AWS Command Line Interface, oder ein unterstütztes AWS SDK. Weitere Informationen zu den erforderlichen IAM-Aktionen und -Ressourcen finden Sie unter Erforderliche Konsolenberechtigungen für die Erstellung eines Auftrag zur Modellbewertung unter Einsatz von Mitarbeitern.

  3. Wenn der Auftrag zur Modellbewertung beginnt, wird eine Servicerolle verwendet, um Aktionen in Ihrem Namen auszuführen. Weitere Informationen über die erforderlichen IAM-Aktionen und Anforderungen an die Vertrauensrichtlinie finden Sie unter Anforderungen an die Servicerolle für automatische Aufträge zur Modellbewertung.

  4. Zum Starten des Auftrags zur Modellbewertung ist ein Prompt-Datensatz erforderlich. Er muss in einem Amazon-S3-Bucket gespeichert werden. Weitere Informationen über die Anforderungen für Prompt-Datensätze finden Sie unter Erstellen eines benutzerdefinierte Prompt-Datensatzes für einen Auftrag zur Modellbewertung, bei dem Mitarbeiter eingesetzt werden.

  5. Die menschlichen Bewerter werden als Arbeitsteam verwaltet. Mit der Amazon-Bedrock-Konsole können Sie ein neues, von Amazon Cognito verwaltetes Arbeitsteam erstellen. Weitere Informationen zur Verwaltung Ihrer Belegschaft finden Sie unter So verwalten Sie ein Arbeitsteam für menschliche Bewertungen von Modellen in Amazon Bedrock.

Erforderliche Konsolenberechtigungen für die Erstellung eines Auftrag zur Modellbewertung unter Einsatz von Mitarbeitern

Fügen Sie Ihrem Benutzer, Ihrer Gruppe oder Rolle zusätzliche Berechtigungen hinzu, um einen Auftrag zur Modellbewertung unter Einsatz von Mitarbeitern über die Amazon-Bedrock-Konsole zu erstellen.

Die folgende Richtlinie enthält die Mindestanzahl an IAM-Aktionen und -Ressourcen in Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI, Amazon Cognito und Amazon S3, die erforderlich sind, um mithilfe der Amazon Bedrock-Konsole einen Auftrag zur Evaluierung eines menschlichen Modells zu erstellen.

JSON
{
  "Version":"2012-10-17",		 	 	 
  "Statement": [
    {
      "Sid": "AllowPassingConsoleCreatedServiceRoles",
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "iam:PassRole"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/Amazon-Bedrock-IAM-Role-*"
      ],
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "iam:PassedToService": "bedrock.amazonaws.com"
        }
      }
    },
    {
      "Sid": "BedrockConsole",
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "bedrock:CreateEvaluationJob",
        "bedrock:GetEvaluationJob",
        "bedrock:ListEvaluationJobs",
        "bedrock:StopEvaluationJob",
        "bedrock:GetCustomModel",
        "bedrock:ListCustomModels",
        "bedrock:CreateProvisionedModelThroughput",
        "bedrock:UpdateProvisionedModelThroughput",
        "bedrock:GetProvisionedModelThroughput",
        "bedrock:ListProvisionedModelThroughputs",
        "bedrock:GetImportedModel",
        "bedrock:ListImportedModels",
        "bedrock:ListTagsForResource",
        "bedrock:UntagResource",
        "bedrock:TagResource"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:bedrock:us-west-2::foundation-model/model-id-of-foundational-model",
        "arn:aws:bedrock:us-west-2:111122223333:inference-profile/*",
        "arn:aws:bedrock:us-west-2:111122223333:provisioned-model/*",
        "arn:aws:bedrock:us-west-2:111122223333:imported-model/*"
      ]
    },
    {
      "Sid": "AllowCognitionActionsForWorkTeamCreations",
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "cognito-idp:CreateUserPool",
        "cognito-idp:CreateUserPoolClient",
        "cognito-idp:CreateGroup",
        "cognito-idp:AdminCreateUser",
        "cognito-idp:AdminAddUserToGroup",
        "cognito-idp:CreateUserPoolDomain",
        "cognito-idp:UpdateUserPool",
        "cognito-idp:ListUsersInGroup",
        "cognito-idp:ListUsers",
        "cognito-idp:AdminRemoveUserFromGroup"
      ],
      "Resource": "*"
    },
    {
      "Sid": "AllowModelEvaluationResourceCreation",
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "sagemaker:CreateFlowDefinition",
        "sagemaker:CreateWorkforce",
        "sagemaker:CreateWorkteam",
        "sagemaker:DescribeFlowDefinition",
        "sagemaker:DescribeHumanLoop",
        "sagemaker:ListFlowDefinitions",
        "sagemaker:ListHumanLoops",
        "sagemaker:DescribeWorkforce",
        "sagemaker:DescribeWorkteam",
        "sagemaker:ListWorkteams",
        "sagemaker:ListWorkforces",
        "sagemaker:DeleteFlowDefinition",
        "sagemaker:DeleteHumanLoop",
        "sagemaker:RenderUiTemplate",
        "sagemaker:StartHumanLoop",
        "sagemaker:StopHumanLoop"
      ],
      "Resource": "*"
    },
    {
      "Sid": "AllowConsoleS3AccessForModelEvaluation",
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "s3:GetObject",
        "s3:GetBucketCORS",
        "s3:ListBucket",
        "s3:ListBucketVersions",
        "s3:GetBucketLocation"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:s3:::my_output_bucket",
        "arn:aws:s3:::input_datasets/prompts.jsonl"
      ]
    }
  ]
}