模型自訂存取和安全性 - Amazon Bedrock
建立模型自訂的 IAM 服務角色（選用） 使用跨區域推論描述檔建立 Distillation 任務的許可（選用） 加密模型自訂任務和成品（選用） 使用 VPC 保護您的模型自訂任務

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

模型自訂存取和安全性

開始自訂模型之前，請確定您了解 Amazon Bedrock 需要哪種存取，並考慮一些保護自訂任務和成品的選項。

建立模型自訂的 IAM 服務角色

Amazon Bedrock 需要 AWS Identity and Access Management (IAM) 服務角色，才能存取您要存放模型自訂訓練和驗證資料的 S3 儲存貯體。有幾種方法可以執行此操作：

  • 使用 自動建立服務角色 AWS Management Console。

  • 使用存取 S3 儲存貯體的適當許可手動建立服務角色。

針對手動選項，請建立 IAM 角色，並依照建立角色以將許可委派給 AWS 服務中的步驟連接下列許可。

  • 信任關係

  • 存取 S3 中訓練和驗證資料的許可，以及將輸出資料寫入 S3 的許可

  • (選用) 如果您使用 KMS 金鑰加密下列任何資源，則需要解密金鑰的權限 (請參閱 自訂模型的加密)

    • 模型自訂任務或產生的自訂模型

    • 模型自訂任務的訓練、驗證或輸出資料

信任關係

下列政策允許 Amazon Bedrock 擔任此角色，並執行模型自訂任務。以下顯示您可使用的範例政策。

您可以選擇性地限制跨服務混淆代理人預防許可的範圍，方法是使用一個或多個全域條件內容索引鍵搭配 Condition 欄位。如需詳細資訊，請參閱 AWS 全域條件內容索引鍵。

  • 將 aws:SourceAccount 值設定為您的帳戶 ID。

  • （選用） 使用 ArnEquals或 ArnLike條件，將範圍限制為帳戶 ID 中的特定模型自訂任務。

JSON
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "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-customization-job/*"
                }
            }
        }
    ]
}

存取訓練和驗證檔案，以及在 S3 中寫入輸出檔案的許可

連接下列政策，以允許角色存取您的訓練和驗證資料，以及寫入輸出資料的儲存貯體。將Resource清單中的值取代為您實際的儲存貯體名稱。

若要限制對儲存貯體中特定資料夾的存取，請使用資料夾路徑新增s3:prefix條件索引鍵。您可以遵循範例 2 中的使用者政策範例：取得具有特定字首之儲存貯體中的物件清單 https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/amazon-s3-policy-keys.html#condition-key-bucket-ops-2

JSON
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:ListBucket"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::training-bucket",
                "arn:aws:s3:::training-bucket/*",
                "arn:aws:s3:::validation-bucket",
                "arn:aws:s3:::validation-bucket/*"
            ]
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:PutObject",
                "s3:ListBucket"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::output-bucket",
                "arn:aws:s3:::output-bucket/*"
            ]
        }
    ]
}

（選用） 使用跨區域推論描述檔建立 Distillation 任務的許可

若要在分割任務中使用教師模型的跨區域推論描述檔，服務角色除了在推論描述檔中每個區域中的模型之外 AWS 區域，還必須具有在 中調用推論描述檔的許可。

如需使用跨區域 （系統定義） 推論描述檔叫用 的許可，請使用下列政策做為許可政策的範本，以連接至您的服務角色：

JSON
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "CrossRegionInference",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:InvokeModel"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:inference-profile/${InferenceProfileId}",
                "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/${ModelId}",
                "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/${ModelId}"
            ]
        }
    ]
}

（選用） 加密模型自訂任務和成品

加密對自訂模型提出的輸入和輸出資料、自訂任務或推論請求。如需詳細資訊，請參閱自訂模型的加密。

（選用） 使用 VPC 保護您的模型自訂任務

當您執行模型自訂工作時，工作會存取 Amazon S3 儲存貯體以下載輸入資料和上傳工作指標。若要控制對資料的存取，建議您搭配 Amazon VPC 使用虛擬私有雲端 (VPC)。您可以透過設定 VPC 進一步保護您的資料，讓資料無法透過網際網路使用，而是使用 建立 VPC 介面端點AWS PrivateLink，以建立資料的私有連線。如需 Amazon VPC 和 如何與 Amazon Bedrock AWS PrivateLink 整合的詳細資訊，請參閱 使用 Amazon VPC 和 保護您的資料 AWS PrivateLink。

執行下列步驟，為您的模型自訂任務設定和使用 VPC 進行訓練、驗證和輸出資料。

設定 VPC 以在模型自訂期間保護您的資料

若要設定 VPC，請遵循 中的步驟設定 VPC。您可以依照 中的步驟，設定 S3 VPC 端點並使用資源型 IAM 政策來限制存取包含模型自訂資料的 S3 儲存貯體，進一步保護您的 VPC（範例） 限制使用 VPC 存取 Amazon S3 資料的資料。

將 VPC 許可連接至模型自訂角色

完成 VPC 的設定後，請將下列許可連接至模型自訂服務角色，以允許其存取 VPC。修改此政策，僅允許存取您的任務所需的 VPC 資源。將 ${{subnet-ids}} 和 security-group-id 取代為 VPC 中的值。

JSON
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ec2:DescribeNetworkInterfaces",
                "ec2:DescribeVpcs",
                "ec2:DescribeDhcpOptions",
                "ec2:DescribeSubnets",
                "ec2:DescribeSecurityGroups"
            ],
            "Resource": "*"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ec2:CreateNetworkInterface"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:ec2:us-east-1:123456789012:network-interface/*"
            ],
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "aws:RequestTag/BedrockManaged": [
                        "true"
                    ]
                },
                "ArnEquals": {
                    "aws:RequestTag/BedrockModelCustomizationJobArn": [
                        "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:model-customization-job/*"
                    ]
                }
            }
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ec2:CreateNetworkInterface"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:ec2:us-east-1:123456789012:subnet/subnet-id",
                "arn:aws:ec2:us-east-1:123456789012:subnet/subnet-id2",
                "arn:aws:ec2:us-east-1:123456789012:security-group/security-group-id"
            ]
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ec2:CreateNetworkInterfacePermission",
                "ec2:DeleteNetworkInterface",
                "ec2:DeleteNetworkInterfacePermission"
            ],
            "Resource": "*",
            "Condition": {
                "ArnEquals": {
                    "ec2:Subnet": [
                        "arn:aws:ec2:us-east-1:123456789012:subnet/subnet-id",
                        "arn:aws:ec2:us-east-1:123456789012:subnet/subnet-id2"
                    ],
                    "ec2:ResourceTag/BedrockModelCustomizationJobArn": [
                        "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:model-customization-job/*"
                    ]
                },
                "StringEquals": {
                    "ec2:ResourceTag/BedrockManaged": "true"
                }
            }
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ec2:CreateTags"
            ],
            "Resource": "arn:aws:ec2:us-east-1:123456789012:network-interface/*",
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "ec2:CreateAction": [
                        "CreateNetworkInterface"
                    ]
                },
                "ForAllValues:StringEquals": {
                    "aws:TagKeys": [
                        "BedrockManaged",
                        "BedrockModelCustomizationJobArn"
                    ]
                }
            }
        }
    ]
}

提交模型自訂任務時新增 VPC 組態

依照前幾節所述，設定 VPC 以及必要的角色和權限之後，您可以建立使用此 VPC 的模型自訂工作。

當您指定 VPC 子網路和安全群組時，Amazon Bedrock 會在其中一個子網路內建立與安全群組相關聯的彈性網路介面(ENI)。ENI 允許 Amazon Bedrock 工作連線至 VPC 中的資源。如需 ENI 的相關資訊，請參閱 Amazon VPC 使用者指南中的彈性網路介面。Amazon Bedrock 使用 BedrockManaged 和 BedrockModelCustomizationJobArn 標籤標記它建立的 ENI。

建議您在每個可用區域中至少提供一個子網路。

您可以使用安全群組建立規則，以控制 Amazon Bedrock 對 VPC 資源的存取。

您可以將 VPC 設定為在 主控台或透過 API 使用。選擇您偏好方法的索引標籤，然後遵循下列步驟：

Console

對於 Amazon Bedrock 主控台，您可以在建立模型自訂工作時，在選用的 VPC 設定區段中指定 VPC 子網路和安全群組。如需設定任務的詳細資訊，請參閱 提交模型自訂任務以進行微調或持續的預先訓練。

注意

對於包含 VPC 組態的任務，主控台無法自動為您建立服務角色。遵循 中的指引來建立用於模型自訂的服務角色建立自訂角色。

API

當您提交 CreateModelCustomizationJob 請求時，您可以包含 VpcConfig作為請求參數，以指定要使用的 VPC 子網路和安全群組，如下列範例所示。

"vpcConfig": { 
    "securityGroupIds": [
        "${{sg-0123456789abcdef0}}"
    ],
    "subnets": [
        "${{subnet-0123456789abcdef0}}",
        "${{subnet-0123456789abcdef1}}",
        "${{subnet-0123456789abcdef2}}"
    ]
}