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建立用於匯入預先訓練模型的服務角色
若要使用自訂角色進行模型匯入，請建立 IAM 服務角色並連接下列許可。如需如何在 IAM 中建立服務角色的資訊，請參閱建立角色以將許可委派給 AWS服務。
這些許可適用於將模型匯入 Amazon Bedrock 的兩種方法：
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自訂模型匯入任務 — 用於匯入自訂開放原始碼基礎模型 (例如 Mistral AI 或 Llama 模型)。如需詳細資訊，請參閱使用自訂模型匯入，將自訂的開放原始碼模型匯入 Amazon Bedrock。
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建立自訂模型 — 用於匯入您在 SageMaker AI 中微調的 Amazon Nova 模型。如需詳細資訊，請參閱匯入 SageMaker AI 訓練的 Amazon Nova 模型。
信任關係
下列政策允許 Amazon Bedrock 擔任此角色，並執行模型匯入操作。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的許可範圍，方法是使用一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。
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將
aws:SourceAccount值設定為您的帳戶 ID。 -
(選用) 使用
ArnEquals或ArnLike條件，將範圍限制為帳戶中的特定操作。下列範例會限制自訂模型匯入任務的存取權。
在 Amazon S3 中存取模型檔案的許可
連接下列政策以允許角色存取 S3 儲存貯體中的模型檔案：將 Resource 清單中的值取代為您實際的儲存貯體名稱。
對於自訂模型匯入任務，這是您自己的 Amazon S3 儲存貯體，其中包含自訂的開放原始碼模型檔案。若要從 SageMaker AI 訓練 Amazon Nova 模型建立自訂模型，這是 SageMaker AI 存放訓練模型成品的 Amazon 受管 Amazon S3 儲存貯體。當您執行第一個 SageMaker AI 訓練任務時 SageMaker AI 會建立此儲存貯體。
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：取得具有特定字首之儲存貯體中的物件清單中的使用者政策範例
