Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.

# SVV\_ML\_MODEL\_PRIVILEGES
<a name="r_SVV_ML_MODEL_PRIVILEGES"></a>

클러스터의 사용자, 역할 및 그룹에 명시적으로 부여된 기계 학습 모델 권한을 보려면 SVV\_ML\_MODEL\_PRIVILEGES를 사용합니다.

SVV\_ML\_MODEL\_PRIVILEGES는 다음 사용자에게 표시됩니다.
+ 슈퍼 사용자
+ ACCESS SYSTEM TABLE 권한이 있는 사용자

다른 사용자는 액세스할 수 있거나 소유한 ID만 볼 수 있습니다.

## 테이블 열
<a name="r_SVV_ML_MODEL_PRIVILEGES-table-columns"></a>


| 열 이름  | 데이터 유형  | 설명 | 
| --- | --- | --- | 
| namespace\_name | 텍스트 | 지정된 기계 학습 모델이 존재하는 네임스페이스의 이름입니다. | 
| model\_name | 텍스트 | 기계 학습 모델의 이름입니다. | 
| model\_version | 정수 | 모델의 버전 번호입니다. | 
| privilege\_type | 텍스트 | 권한의 유형입니다. 가능한 값은 EXECUTE입니다. | 
| identity\_id | 정수 | 자격 증명의 ID입니다. 가능한 값은 사용자 ID, 역할 ID 또는 그룹 ID입니다. | 
| identity\_name | 텍스트 | 자격 증명의 이름입니다. | 
| identity\_type | 텍스트 | 자격 증명의 유형입니다. 가능한 값은 사용자, 역할, 그룹 또는 퍼블릭입니다. | 
| admin\_option | 부울 | 사용자가 다른 사용자 및 역할에 권한을 부여할 수 있는지 여부를 나타내는 값. 역할 및 그룹 자격 증명 유형에 대해서는 항상 false입니다. | 

## 샘플 쿼리
<a name="r_SVV_ML_MODEL_PRIVILEGES-sample-query"></a>

다음 예에서는 SVV\_ML\_MODEL\_PRIVILEGES의 결과를 표시합니다.

```
SELECT namespace_name,model_name,model_version,privilege_type,identity_name,identity_type,admin_option FROM svv_ml_model_privileges
WHERE model_name = 'test_model';

 namespace_name | model_name | model_version | privilege_type |  identity_name | identity_type | admin_option
----------------+------------+---------------+----------------+----------------+---------------+--------------
      public    | test_model |       1       |    EXECUTE     |     reguser    |     user      |    False
      public    | test_model |       1       |    EXECUTE     |     role1      |     role      |    False
```