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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。
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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。下列範例限制存取自訂模型匯入任務。
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 Amazon 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 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
