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Criar um perfil de serviço para a importação de modelos pré-treinados
Para usar um perfil personalizado para importação de modelo, crie um perfil de serviço do IAM e anexe as permissões a seguir. Para obter informações sobre como criar uma função de serviço no IAM, consulte Criação de uma função para delegar permissões a um AWS serviço.
Essas permissões se aplicam aos dois métodos de importação de modelos para o Amazon Bedrock:
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Trabalhos de importação de modelos personalizados: para importar modelos de base de código aberto personalizados (como os modelos Llama ou Mistral AI). Para obter mais informações, consulte Usar a importação de modelo personalizado para importar um modelo de código aberto personalizado para o Amazon Bedrock.
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Crie um modelo personalizado — Para importar Amazon Nova modelos que você ajustou com precisão na IA. SageMaker Para obter mais informações, consulte Importe um modelo SageMaker Amazon Nova treinado por IA.
Relação de confiança
A política a seguir permite que o Amazon Bedrock assuma esse perfil e execute operações de importação de modelo. Veja um exemplo de política que é possível usar.
Opcionalmente, é possível restringir o escopo da permissão da prevenção do problema “representante confuso” entre serviços usando uma ou mais chaves de contexto de condição global com o campo Condition. Para obter mais informações, consulte Chaves de contexto de condição global da AWS.
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Defina o valor
aws:SourceAccountpara o ID da conta. -
(Opcional) Use a condição
ArnEqualsouArnLikepara restringir o escopo a operações específicas em sua conta. O exemplo a seguir restringe o acesso a trabalhos de importação de modelos personalizados.
Permissões para acessar arquivos de modelos no Amazon S3
Anexe a política a seguir para permitir que o perfil acesse arquivos de modelo no bucket do Amazon S3. Substitua os valores na lista Resource pelos nomes reais dos buckets.
Para trabalhos de importação de modelos personalizados, esse é o bucket do Amazon S3 que contém os arquivos do modelo de código aberto personalizado. Para criar modelos personalizados a partir de Amazon Nova modelos SageMaker treinados por IA, esse é o bucket Amazon S3 gerenciado pela Amazon, SageMaker onde a IA armazena os artefatos do modelo treinado. SageMaker A IA cria esse bucket quando você executa seu primeiro trabalho de treinamento de SageMaker IA.
Para restringir o acesso a uma pasta específica em um bucket, adicione uma chave de condição s3:prefix ao caminho da pasta. É possível seguir o exemplo de Política de usuário no Exemplo 2: obter uma lista de objetos em um bucket com um prefixo específico
