MLflow の IAM アクセス許可を設定する - Amazon SageMaker AI
新しいドメインの作成時に MLflow IAM アクセス許可を設定するIAM コンソールで必要な IAM サービスロールを作成するアクションごとの認証コントロールを作成する

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MLflow の IAM アクセス許可を設定する

Amazon SageMaker AI で MLflow の使用を開始するには、必要な IAM サービスロールを設定する必要があります。

Studio で実験にアクセスするための新しい Amazon SageMaker AI ドメインを作成する場合は、ドメインのセットアップ中に必要な IAM アクセス許可を設定できます。詳細については、「新しいドメインの作成時に MLflow IAM アクセス許可を設定する」を参照してください。

IAM コンソールを使用してアクセス許可を設定するには、「IAM コンソールで必要な IAM サービスロールを作成する」を参照してください。

sagemaker-mlflow アクションに対する認証コントロールを設定する必要があります。必要に応じて、さらに詳細な認証コントロールを定義して、アクションごとの MLflow アクセス許可を制御できます。詳細については、「アクションごとの認証コントロールを作成する」を参照してください。

新しいドメインの作成時に MLflow IAM アクセス許可を設定する

組織の新しい Amazon SageMaker AI ドメインを設定する場合、ユーザーおよび ML アクティビティ設定を使用してドメインサービスロールの IAM アクセス許可を設定できます。

新しいドメインを設定するときに SageMaker AI で MLflow を使用するための IAM アクセス許可を設定するには

  1. SageMaker AI コンソールを使用して新しいドメインを設定します。SageMaker AI ドメインのセットアップページで、組織のセットアップを選択します。詳細については、「コンソールを使用したカスタムセットアップ」を参照してください。

  2. ユーザーと ML アクティビティを設定するときは、MLflow の次の ML アクティビティから選択します。MLflow の使用、MLflow 追跡サーバーの管理、MLflow AWS のサービスに必要なアクセス。これらのアクティビティの詳細については、この手順の後の説明を参照してください。

  3. 新しいドメインの設定と作成を完了します。

Amazon SageMaker Role Manager では、次の MLflow ML アクティビティを使用できます。

  • MLflow を使用: この ML アクティビティは、MLflow で実験、実行、モデルを管理するために、MLflow REST API を呼び出すアクセス許可をドメインサービスロールに付与します。

  • MLflow 追跡サーバーを管理: この ML アクティビティは、追跡サーバーを作成、更新、起動、停止、削除するアクセス許可をドメインサービスロールに付与します。

  • MLflow AWS のサービスに必要なアクセス: この ML アクティビティは、Amazon S3 と SageMaker AI Model Registry にアクセスするために必要なドメインサービスロールのアクセス許可を提供します。これにより、ドメインサービスロールを追跡サーバーサービスロールとして使用できるようになります。

Role Manager の ML アクティビティの詳細については、「ML アクティビティリファレンス」を参照してください。

IAM コンソールで必要な IAM サービスロールを作成する

ドメインサービスロールを作成または更新していない場合は、MLflow 追跡サーバーを作成して使用するために、代わりに IAM コンソールで次のサービスロールを作成する必要があります。

  • 追跡サーバーが SageMaker AI リソースにアクセスするために使用できる追跡サーバー IAM サービスロール

  • SageMaker AI が MLflow リソースの作成と管理に使用できる SageMaker AI IAM サービスロール

追跡サーバーの IAM サービスロールの IAM ポリシー

追跡サーバーの IAM サービスロールは、Amazon S3 や SageMaker Model Registry などの必要なリソースにアクセスするために追跡サーバーが使用します。

追跡サーバーの IAM サービスロールを作成するときは、次の IAM 信頼ポリシーを使用します。

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

IAM コンソールで、追跡サーバーのサービスロールに次のアクセス許可ポリシーを追加します。

JSON
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:Get*",
                "s3:Put*",
                "s3:List*",
                "sagemaker:AddTags",
                "sagemaker:CreateModelPackageGroup",
                "sagemaker:CreateModelPackage",
                "sagemaker:UpdateModelPackage",
                "sagemaker:DescribeModelPackageGroup"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

SageMaker AI IAM サービスロールの IAM ポリシー

SageMaker AI サービスロールは、MLflow 追跡サーバーにアクセスするクライアントによって使用され、MLflow REST APIs を呼び出すためのアクセス許可が必要です。SageMaker AI サービスロールには、追跡サーバーを作成、表示、更新、開始、停止、削除するための SageMaker API アクセス許可も必要です。

新しいロールを作成するか、既存のロールを更新できます。SageMaker AI サービスロールには、次のポリシーが必要です。

JSON
{
    "Version": "2012-10-17",    
    "Statement": [        
        {            
            "Effect": "Allow",            
            "Action": [
                "sagemaker-mlflow:*",
                "sagemaker:CreateMlflowTrackingServer",
                "sagemaker:ListMlflowTrackingServers",
                "sagemaker:UpdateMlflowTrackingServer",
                "sagemaker:DeleteMlflowTrackingServer",
                "sagemaker:StartMlflowTrackingServer",
                "sagemaker:StopMlflowTrackingServer",
                "sagemaker:CreatePresignedMlflowTrackingServerUrl"
            ],            
            "Resource": "*"        
        }        
    ]
}

アクションごとの認証コントロールを作成する

sagemaker-mlflow 用の認証コントロールを設定する必要があります。必要に応じて、MLflow 追跡サーバーに対してユーザーが持つ MLflow アクセス許可を細かく制御するために、アクションごとの認証コントロールを設定することもできます。

注記

次の手順では、MLflow 追跡サーバーの ARN が既に使用可能であることを前提としています。追跡サーバーを作成する方法については、「Studio を使用して追跡サーバーを作成する」または「を使用して追跡サーバーを作成する AWS CLI」を参照してください。

次のコマンドは、使用可能なすべての SageMaker AI MLflow アクションの IAM アクセス許可をトラッキングサーバーmlflow-policy.jsonに提供する というファイルを作成します。ユーザーが実行できる特定のアクションを選択する形で、ユーザーに持たせるアクセス許可を制限することもできます。使用可能なアクションのリストについては、「MLflow でサポートされている IAM アクション」を参照してください。

# Replace "Resource":"*" with "Resource":"TrackingServerArn" 
# Replace "sagemaker-mlflow:*" with specific actions

printf '{
    "Version": "2012-10-17",    
    "Statement": [        
        {            
            "Effect": "Allow",            
            "Action": "sagemaker-mlflow:*",            
            "Resource": "*"        
        }        
    ]
}' > mlflow-policy.json

AWS CLIで、mlflow-policy.json ファイルを使用して IAM ポリシーを作成します。

aws iam create-policy \
  --policy-name MLflowPolicy \
  --policy-document file://mlflow-policy.json

アカウント ID を取得し、ポリシーを IAM ロールにアタッチします。

# Get your account ID
aws sts get-caller-identity

# Attach the IAM policy using your exported role and account ID
aws iam attach-role-policy \
  --role-name $role_name \
  --policy-arn arn:aws:iam::123456789012:policy/MLflowPolicy

MLflow でサポートされている IAM アクション

認可アクセスコントロールでは、次の SageMaker AI MLflow アクションがサポートされています。

  • sagemaker-mlflow:AccessUI

  • sagemaker-mlflow:CreateExperiment

  • sagemaker-mlflow:SearchExperiments

  • sagemaker-mlflow:GetExperiment

  • sagemaker-mlflow:GetExperimentByName

  • sagemaker-mlflow:DeleteExperiment

  • sagemaker-mlflow:RestoreExperiment

  • sagemaker-mlflow:UpdateExperiment

  • sagemaker-mlflow:CreateRun

  • sagemaker-mlflow:DeleteRun

  • sagemaker-mlflow:RestoreRun

  • sagemaker-mlflow:GetRun

  • sagemaker-mlflow:LogMetric

  • sagemaker-mlflow:LogBatch

  • sagemaker-mlflow:LogModel

  • sagemaker-mlflow:LogInputs

  • sagemaker-mlflow:SetExperimentTag

  • sagemaker-mlflow:SetTag

  • sagemaker-mlflow:DeleteTag

  • sagemaker-mlflow:LogParam

  • sagemaker-mlflow:GetMetricHistory

  • sagemaker-mlflow:SearchRuns

  • sagemaker-mlflow:ListArtifacts

  • sagemaker-mlflow:UpdateRun

  • sagemaker-mlflow:CreateRegisteredModel

  • sagemaker-mlflow:GetRegisteredModel

  • sagemaker-mlflow:RenameRegisteredModel

  • sagemaker-mlflow:UpdateRegisteredModel

  • sagemaker-mlflow:DeleteRegisteredModel

  • sagemaker-mlflow:GetLatestModelVersions

  • sagemaker-mlflow:CreateModelVersion

  • sagemaker-mlflow:GetModelVersion

  • sagemaker-mlflow:UpdateModelVersion

  • sagemaker-mlflow:DeleteModelVersion

  • sagemaker-mlflow:SearchModelVersions

  • sagemaker-mlflow:GetDownloadURIForModelVersionArtifacts

  • sagemaker-mlflow:TransitionModelVersionStage

  • sagemaker-mlflow:SearchRegisteredModels

  • sagemaker-mlflow:SetRegisteredModelTag

  • sagemaker-mlflow:DeleteRegisteredModelTag

  • sagemaker-mlflow:DeleteModelVersionTag

  • sagemaker-mlflow:DeleteRegisteredModelAlias

  • sagemaker-mlflow:SetRegisteredModelAlias

  • sagemaker-mlflow:GetModelVersionByAlias

  • sagemaker-mlflow:FinalizeLoggedModel

  • sagemaker-mlflow:GetLoggedModel

  • sagemaker-mlflow:DeleteLoggedModel

  • sagemaker-mlflow:SearchLoggedModels

  • sagemaker-mlflow:SetLoggedModelTags

  • sagemaker-mlflow:DeleteLoggedModelTag

  • sagemaker-mlflow:ListLoggedModelArtifacts

  • sagemaker-mlflow:LogLoggedModelParams

  • sagemaker-mlflow:LogOutputs