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Creare un ruolo di servizio per l'importazione di modelli preformati

Per utilizzare un ruolo personalizzato per l'importazione del modello, crea un ruolo di servizio IAM e assegna le seguenti autorizzazioni. Per informazioni su come creare un ruolo di servizio in IAM, consulta Creazione di un ruolo per delegare le autorizzazioni a un servizio. AWS

Queste autorizzazioni si applicano a entrambi i metodi di importazione dei modelli in Amazon Bedrock:

Relazione di attendibilità

La seguente politica consente ad Amazon Bedrock di assumere questo ruolo ed eseguire operazioni di importazione di modelli. Di seguito viene riportato un esempio di policy che puoi utilizzare.

Facoltativamente, puoi limitare l'ambito dell'autorizzazione per la prevenzione della confusione tra diversi servizi utilizzando una o più chiavi di contesto delle condizioni globali insieme al campo. Condition Per ulteriori informazioni, consulta Chiavi di contesto delle condizioni globali AWS.

JSON

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "1",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "bedrock.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "aws:SourceAccount": "123456789012"
                },
                "ArnEquals": {
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:model-import-job/*"
                }
            }
        }
    ]
}

Autorizzazioni per accedere ai file di modello in Amazon S3

Allega la seguente policy per consentire al ruolo di accedere ai file modello nel bucket Amazon S3. Sostituisci i valori nell'Resourceelenco con i nomi effettivi dei bucket.

Per i lavori di importazione di modelli personalizzati, questo è il tuo bucket Amazon S3 contenente i file di modello open source personalizzati. Per creare modelli personalizzati da Amazon Nova modelli SageMaker addestrati all'intelligenza artificiale, questo è il bucket Amazon S3 gestito da Amazon in SageMaker cui l'intelligenza artificiale archivia gli artefatti del modello addestrato. SageMaker L'intelligenza artificiale crea questo bucket quando esegui il tuo primo lavoro di formazione sull'intelligenza artificiale. SageMaker

Per limitare l'accesso a una cartella specifica in un bucket, aggiungi una chiave di s3:prefix condizione con il percorso della cartella. Puoi seguire l'esempio di politica utente nell'esempio 2: Ottenere un elenco di oggetti in un bucket con un prefisso specifico

JSON

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "1",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:ListBucket"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::bucket",
                "arn:aws:s3:::bucket/*"
            ],
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "aws:ResourceAccount": "123456789012"
                }
            }
        }
    ]
}