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AWS políticas gerenciadas para personalização do modelo de SageMaker IA da Amazon
Essas políticas AWS gerenciadas adicionam as permissões necessárias para usar a personalização do modelo de SageMaker IA da Amazon. As políticas estão disponíveis em sua AWS conta e são usadas por funções de execução criadas a partir do console de SageMaker IA.
Tópicos
AWS política gerenciada: AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess
Essa política concede as permissões necessárias para fluxos de trabalho de personalização de modelos na Amazon SageMaker AI, incluindo treinamento sem servidor, aprendizado personalizado por reforço de funções de recompensa, avaliação de modelos e implantação em endpoints ou Bedrock. SageMaker
Detalhes das permissões
Essa política AWS gerenciada inclui as seguintes permissões.
-
sagemaker— Permite que os diretores gerenciem o conteúdo do SageMaker Hub, criem e gerenciem trabalhos de treinamento, pipelines, endpoints com componentes de inferência, pacotes de modelos, rastreamento de linhagem, rastreamento de experimentos MLflow e realizem operações de pesquisa e marcação em recursos de personalização de modelos. -
sagemaker-mlflow— Permite que os diretores acessem a interface de usuário de rastreamento do MLflow, criem experimentos e execuções e registrem métricas, parâmetros e modelos. -
s3— Permite que os diretores leiam objetos de JumpStart buckets e read/write objetos em buckets do S3 com nomes contendo “sagemaker” (sem distinção entre maiúsculas e minúsculas), restritos à própria conta do diretor. -
lambda— Permite que os diretores listem, criem, excluam, invoquem e obtenham funções do Lambda com nomes contendo "SageMaker" (sem distinção entre maiúsculas e minúsculas) para funções de recompensa personalizadas. Também permite acesso de leitura à camada AWS SDK Lambda. -
bedrock— permite que os diretores criem modelos personalizados e trabalhos de avaliação, importem modelos, invoquem modelos (incluindo streaming) e listem modelos básicos e taxas de transferência provisionadas. -
ecr— Permite que os diretores obtenham imagens de contêineres e obtenham tokens de autorização para inferência. UsaResource: *para oferecer suporte a retiradas entre contas de contas do AWS Deep Learning Container. -
application-autoscaling— Permite que os diretores descrevam alvos escaláveis para escalonamento automático de endpoints de inferência. -
logs— Permite que os diretores leiam e gravem CloudWatch registros para grupos de SageMaker registros (/aws/sagemaker/*). -
iam— Permite que os diretores passem funções para os SageMaker serviços Lambda e Bedrock. PassRole é definido por convenções de nomenclatura de funções (*SageMaker*para SageMaker, para Lambda eSageMakerForLambda*para Bedrock) eSageMakerForBedrock*condições.iam:PassedToServiceCada serviço aceita tanto caminhos de função quantoservice-role/caminhos regulares. Também permiteListRolesmenus suspensos na interface do usuário. -
kms— Permite que os diretores descrevam chaves e listem aliases para configuração do trabalho. Read-only. -
ec2— Permite que os diretores descrevam VPCs para configuração de tarefas. Read-only. -
servicequotas— Permite que os diretores listem cotas de serviço para a Amazon SageMaker AI. Isso permite que a interface do usuário do Studio pesquise códigos de cota específicos do tipo de instância e forneça links diretos para o console de cotas de serviço quando um limite de cota for atingido. Read-only.
exemplo Política de permissões
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "SageMakerPublicHubPermissions", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:ListHubContents" ], "Resource": [ "arn:aws:sagemaker:*:aws:hub/SageMakerPublicHub" ] }, { "Sid": "SageMakerHubPermissions", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:ImportHubContent", "sagemaker:ListHubs", "sagemaker:ListHubContents", "sagemaker:ListHubContentVersions", "sagemaker:DescribeHubContent", "sagemaker:DeleteHubContent" ], "Resource": [ "arn:aws:sagemaker:*:*:hub/*", "arn:aws:sagemaker:*:*:hub-content/*" ], "Condition": { "StringEquals": { "aws:ResourceAccount": "${aws:PrincipalAccount}" } } }, { "Sid": "JumpStartS3Access", "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:GetObject", "s3:ListBucket" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::jumpstart*" ] }, { "Sid": "SageMakerTrainingJob", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:CreateTrainingJob", "sagemaker:DescribeTrainingJob", "sagemaker:ListTrainingJobs", "sagemaker:StopTrainingJob" ], "Resource": [ 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Atualizações da Amazon SageMaker AI para modelar políticas gerenciadas de personalização
Veja detalhes sobre as atualizações das políticas AWS gerenciadas para a personalização do modelo de SageMaker IA da Amazon desde que esse serviço começou a rastrear essas mudanças. Para receber alertas automáticos sobre alterações nesta página, assine o feed RSS na página de histórico do SageMaker AI Document.
| Política | Versão | Alteração | Data |
|---|---|---|---|
AWS política gerenciada: AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess: política atualizada |
3 |
Atualizou as |
21 de julho de 2026 |
AWS política gerenciada: AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess: política atualizada |
2 |
Adicionado |
30 de junho de 2026 |
AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess - Nova política |
1 |
Política inicial |
26 de maio de 2026 |
