Amazon SageMaker 的動作、資源和條件索引鍵

Amazon SageMaker (服務字首：sagemaker) 提供可用於 IAM 許可政策的下列服務特定資源、動作和條件內容金鑰。

參考資料：

了解如何設定此服務。
檢視可供此服務使用的 API 操作清單。
了解如何使用 IAM 許可政策來保護此服務及其資源。

主題

Amazon SageMaker 定義的動作
Amazon SageMaker 定義的資源類型
Amazon SageMaker 的條件索引鍵

Amazon SageMaker 定義的動作

您可在 IAM 政策陳述式的 Action 元素中指定以下動作。使用政策來授予在 AWS中執行操作的許可。在政策中使用動作時，通常會允許或拒絕存取相同名稱的 API 操作或 CLI 命令。不過，在某些情況下，單一動作可控制對多個操作的存取。或者，某些操作需要多種不同的動作。

動作資料表的存取層級欄說明動作的分類方式（列出、讀取、許可管理或標記）。此分類可協助您了解在政策中使用某動作時，該動作授予您的存取層級。如需存取層級的詳細資訊，請參閱政策摘要中的存取層級。

「動作」資料表的資源類型欄會指出每個動作是否支援資源層級的許可。如果此欄沒有值，您必須在政策陳述式的 Resource 元素中指定政策適用的所有資源 ("*")。如果資料欄包含資源類型，則您可以在具有該動作的陳述式中指定該類型的 ARN。如果動作具有一或多個必要資源，呼叫者必須具有對這些資源使用動作的許可。表格中的必要資源會以星號 (*) 表示。如果您使用 IAM 政策中的 Resource 元素限制資源存取，則每種必要的資源類型必須要有 ARN 或模式。某些動作支援多種資源類型。如果資源類型是選用 (未顯示為必要)，則您可以選擇使用其中一種選用資源類型。

「動作」資料表的條件索引鍵欄包含您可以在政策陳述式的 Condition 元素中指定的索引鍵。如需有關與服務資源相關聯之條件索引鍵的詳細資訊，請參閱「資源類型」資料表的條件索引鍵欄。

動作資料表的相依動作欄會顯示成功呼叫動作所需的其他許可。除了動作本身的許可之外，還可能需要這些許可。當動作指定相依動作時，這些相依性可能適用於針對該動作定義的其他資源，而不只是資料表中列出的第一個資源。

注意

資源條件索引鍵會列在資源類型資料表中。您可以在「動作」資料表的資源類型 (*必填) 欄中找到適用於動作的資源類型連結。「資源類型」資料表中的資源類型包括條件索引鍵欄，其中包含套用至「動作」資料表中動作的資源條件索引鍵。

如需下表各欄的詳細資訊，請參閱動作資料表。

動作	描述	存取層級	資源類型 (*必填項目)	條件索引鍵	相依動作
AddAssociation	准許歷程實體 (成品、內容、動作、實驗、試驗元件) 彼此相關聯。	寫入	action*
			artifact*
			context*
			experiment*
			experiment-trial-component*
AddTags	准許將一或多個標籤新增或覆寫到指定的 Amazon SageMaker 資源	標記	action
			algorithm
			app
			app-image-config
			artifact
			automl-job
			cluster
			cluster-scheduler-config
			code-repository
			compilation-job
			compute-quota
			context
			data-quality-job-definition
			device
			device-fleet
			domain
			edge-deployment-plan
			edge-packaging-job
			endpoint
			endpoint-config
			experiment
			experiment-trial
			experiment-trial-component
			feature-group
			flow-definition
			hub
			hub-content
			human-task-ui
			hyper-parameter-tuning-job
			image
			inference-component
			inference-recommendations-job
			labeling-job
			mlflow-tracking-server
			model
			model-bias-job-definition
			model-card
			model-explainability-job-definition
			model-package	sagemaker:CurrentModelLifeCycleStageStatus sagemaker:CurrentModelLifeCycleStage sagemaker:CurrentCustomerMetadataProperties/${MetadataKey}
			model-package-group
			model-quality-job-definition
			monitoring-schedule
			notebook-instance
			notebook-instance-lifecycle-config
			optimization-job
			partner-app
			pipeline
			processing-job
			project
			reserved-capacity
			space
			studio-lifecycle-config
			training-job
			training-plan
			transform-job
			user-profile
			workteam
				aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:TaggingAction
AssociateTrialComponent	准許將試驗元件與試驗相關聯	寫入	experiment-trial*
AssociateTrialComponent	准許將試驗元件與試驗相關聯	寫入	experiment-trial-component*
AttachClusterNodeVolume	准許將 Amazon EBS 磁碟區連接至 SageMaker HyperPod 叢集節點	寫入	cluster*		ec2:AttachVolume ec2:DescribeVolumes eks:DescribeCluster
BatchAddClusterNodes	准許一次將多個節點新增至 SageMaker HyperPod 叢集	寫入	cluster*		eks:DescribeCluster
BatchDeleteClusterNodes	准許批次刪除 SageMaker HyperPod 叢集節點	寫入	cluster*		eks:DescribeCluster
BatchDescribeModelPackage	准許描述一或多個 ModelPackage	閱讀	model-package*	sagemaker:CurrentModelLifeCycleStageStatus sagemaker:CurrentModelLifeCycleStage sagemaker:CurrentCustomerMetadataProperties/${MetadataKey}
BatchGetMetrics	准許擷取與訓練任務或試驗元件等 SageMaker 資源相關的指標	閱讀	experiment-trial-component*
BatchGetMetrics	准許擷取與訓練任務或試驗元件等 SageMaker 資源相關的指標	閱讀	training-job*
BatchGetRecord	准許從一個或多個特徵群組取得批次記錄	閱讀	feature-group*
BatchPutMetrics	准許發佈與 SageMaker 資源 (例如訓練作業或試驗元件) 相關聯的指標。	寫入	experiment-trial-component*
BatchPutMetrics	准許發佈與 SageMaker 資源 (例如訓練作業或試驗元件) 相關聯的指標。	寫入	training-job*
CallPartnerAppApi	准許 Partner App SDK 存取 Partner App 以讀取或寫入資料使用案例	寫入	partner-app*
CreateAction	准許建立動作	寫入	action*		sagemaker:AddTags
CreateAction	准許建立動作	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateAlgorithm	准許建立演算法	寫入	algorithm*		sagemaker:AddTags
CreateAlgorithm	准許建立演算法	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateApp	准許為 SageMaker 使用者資料或空間建立應用程式	寫入	app*		sagemaker:AddTags
CreateApp	准許為 SageMaker 使用者資料或空間建立應用程式	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InstanceTypes sagemaker:ImageArns sagemaker:ImageVersionArns sagemaker:OwnerUserProfileArn sagemaker:SpaceSharingType
CreateAppImageConfig	准許建立 AppImageConfig	寫入	app-image-config*		sagemaker:AddTags
CreateAppImageConfig	准許建立 AppImageConfig	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateArtifact	准許建立成品	寫入	artifact*		sagemaker:AddTags
CreateArtifact	准許建立成品	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateAutoMLJob	准許建立 AutoML 任務	寫入	automl-job*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateAutoMLJob	准許建立 AutoML 任務	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InterContainerTrafficEncryption sagemaker:OutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets
CreateAutoMLJobV2	准許建立 V2 AutoML 任務	寫入	automl-job*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateAutoMLJobV2	准許建立 V2 AutoML 任務	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InterContainerTrafficEncryption sagemaker:OutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets
CreateCluster	准許建立 SageMaker HyperPod 叢集	寫入	cluster*		ec2:DescribeImages ec2:DescribeSnapshots ec2:ModifyImageAttribute ec2:ModifySnapshotAttribute eks:AssociateAccessPolicy eks:CreateAccessEntry eks:DeleteAccessEntry eks:DescribeAccessEntry eks:DescribeCluster iam:CreateServiceLinkedRole iam:PassRole sagemaker:AddTags
			reserved-capacity
			training-plan
				aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InstanceTypes sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets
CreateClusterSchedulerConfig	准許建立叢集排程器組態	寫入	cluster*		eks:AssociateAccessPolicy eks:DescribeCluster eks:ListAssociatedAccessPolicies sagemaker:AddTags sagemaker:DescribeCluster
			cluster-scheduler-config*
				aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateCodeRepository	准許建立 CodeRepository	寫入	code-repository*		sagemaker:AddTags
CreateCodeRepository	准許建立 CodeRepository	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateCompilationJob	准許建立編譯任務	寫入	compilation-job*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateCompilationJob	准許建立編譯任務	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateComputeQuota	准許建立運算配額	寫入	cluster*		eks:AssociateAccessPolicy eks:DescribeCluster eks:ListAssociatedAccessPolicies sagemaker:AddTags sagemaker:DescribeCluster
			compute-quota*
				aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateContext	准許建立內容	寫入	context*		sagemaker:AddTags
CreateContext	准許建立內容	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateDataQualityJobDefinition	准許建立資料品質任務定義	寫入	data-quality-job-definition*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateDataQualityJobDefinition	准許建立資料品質任務定義	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InstanceTypes sagemaker:InterContainerTrafficEncryption sagemaker:MaxRuntimeInSeconds sagemaker:NetworkIsolation sagemaker:OutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets
CreateDeviceFleet	准許建立裝置機群	寫入	device-fleet*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateDeviceFleet	准許建立裝置機群	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateDomain	准許建立 SageMaker Studio 的網域	寫入	domain*		iam:CreateServiceLinkedRole iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateDomain	准許建立 SageMaker Studio 的網域	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:AppNetworkAccessType sagemaker:InstanceTypes sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets sagemaker:DomainSharingOutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:ImageArns sagemaker:ImageVersionArns
CreateEdgeDeploymentPlan	准許建立邊緣部署計劃	寫入	edge-deployment-plan*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateEdgeDeploymentPlan	准許建立邊緣部署計劃	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateEdgeDeploymentStage	准許建立邊緣部署階段	寫入	edge-deployment-plan*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateEdgeDeploymentStage	准許建立邊緣部署階段	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateEdgePackagingJob	准許建立邊緣封裝任務	寫入	edge-packaging-job*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateEdgePackagingJob	准許建立邊緣封裝任務	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateEndpoint	准許使用在請求中指定的端點組態建立端點	寫入	endpoint*		sagemaker:AddTags
			endpoint-config*
				aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateEndpointConfig	准許建立可使用 Amazon SageMaker 託管服務來部署的端點組態	寫入	endpoint-config*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateEndpointConfig	准許建立可使用 Amazon SageMaker 託管服務來部署的端點組態	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:AcceleratorTypes sagemaker:InstanceTypes sagemaker:ModelArn sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:ServerlessMaxConcurrency sagemaker:ServerlessMemorySize sagemaker:NetworkIsolation sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets
CreateExperiment	准許建立實驗	寫入	experiment*		sagemaker:AddTags
CreateExperiment	准許建立實驗	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateFeatureGroup	准許建立特徵群組	寫入	feature-group*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateFeatureGroup	准許建立特徵群組	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:FeatureGroupOnlineStoreKmsKey sagemaker:FeatureGroupOfflineStoreKmsKey sagemaker:FeatureGroupOfflineStoreS3Uri sagemaker:FeatureGroupEnableOnlineStore sagemaker:FeatureGroupOfflineStoreConfig sagemaker:FeatureGroupDisableGlueTableCreation
CreateFlowDefinition	准許建立流程定義，以定義人力工作流程的設定	寫入	flow-definition*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateFlowDefinition	准許建立流程定義，以定義人力工作流程的設定	寫入		sagemaker:WorkteamArn sagemaker:WorkteamType aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateHub	准許建立中樞	寫入	hub*		sagemaker:AddTags
CreateHub	准許建立中樞	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateHubContentPresignedUrls	准許使用 GetObject 許可產生 S3 預先簽章URLs，以存取模型成品	閱讀	hub*
CreateHubContentPresignedUrls	准許使用 GetObject 許可產生 S3 預先簽章URLs，以存取模型成品	閱讀	hub-content*
CreateHubContentReference	准許建立中樞內容參考	寫入	hub*		sagemaker:AddTags
			hub-content*
				aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateHumanTaskUi	准許定義將用於人工檢閱工作流程使用者界面的設定	寫入	human-task-ui*		sagemaker:AddTags
CreateHumanTaskUi	准許定義將用於人工檢閱工作流程使用者界面的設定	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateHyperParameterTuningJob	准許建立可使用 Amazon SageMaker 來部署的超參數調校任務	寫入	hyper-parameter-tuning-job*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateHyperParameterTuningJob	准許建立可使用 Amazon SageMaker 來部署的超參數調校任務	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:FileSystemAccessMode sagemaker:FileSystemDirectoryPath sagemaker:FileSystemId sagemaker:FileSystemType sagemaker:InstanceTypes sagemaker:InterContainerTrafficEncryption sagemaker:MaxRuntimeInSeconds sagemaker:NetworkIsolation sagemaker:OutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets
CreateImage	准許建立 SageMaker Image	寫入	image*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateImage	准許建立 SageMaker Image	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateImageVersion	准許建立 SageMaker ImageVersion	寫入	image*
CreateInferenceComponent	准許建立端點上的推論元件	寫入	endpoint*		sagemaker:AddTags
			inference-component*
				aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:ModelArn
CreateInferenceExperiment	准許建立推論實驗	寫入	inference-experiment*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateInferenceExperiment	准許建立推論實驗	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateInferenceRecommendationsJob	准許建立推斷建議任務	寫入	inference-recommendations-job*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateInferenceRecommendationsJob	准許建立推斷建議任務	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateLabelingJob	准許開始標記任務。標記任務會接受未標記的資料，並產生已標記的資料作為輸出，可用於訓練 SageMaker 模型	寫入	labeling-job*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateLabelingJob	准許開始標記任務。標記任務會接受未標記的資料，並產生已標記的資料作為輸出，可用於訓練 SageMaker 模型	寫入		sagemaker:WorkteamArn sagemaker:WorkteamType sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:OutputKmsKey aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateLineageGroupPolicy	准許建立或更新歷程群組政策	寫入
CreateMlflowTrackingServer	准許建立 MLflow 追蹤伺服器	寫入	mlflow-tracking-server*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateMlflowTrackingServer	准許建立 MLflow 追蹤伺服器	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateModel	准許在 Amazon SageMaker 中建立模型。您需要在請求中指定模型的名稱並描述一或多個容器	寫入	model*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateModel	准許在 Amazon SageMaker 中建立模型。您需要在請求中指定模型的名稱並描述一或多個容器	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:NetworkIsolation sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets sagemaker:DirectGatedModelAccess
CreateModelBiasJobDefinition	准許建立模型偏差任務定義	寫入	model-bias-job-definition*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateModelBiasJobDefinition	准許建立模型偏差任務定義	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InstanceTypes sagemaker:InterContainerTrafficEncryption sagemaker:MaxRuntimeInSeconds sagemaker:NetworkIsolation sagemaker:OutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets
CreateModelCard	准許建立模型卡片	寫入	model-card*		sagemaker:AddTags
CreateModelCard	准許建立模型卡片	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateModelCardExportJob	准許建立模型卡片的匯出作業	寫入	model-card*
CreateModelExplainabilityJobDefinition	准許建立模型解釋性任務定義	寫入	model-explainability-job-definition*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateModelExplainabilityJobDefinition	准許建立模型解釋性任務定義	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InstanceTypes sagemaker:InterContainerTrafficEncryption sagemaker:MaxRuntimeInSeconds sagemaker:NetworkIsolation sagemaker:OutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets
CreateModelPackage	准許建立 ModelPackage	寫入	model-package	sagemaker:CurrentModelLifeCycleStageStatus sagemaker:CurrentModelLifeCycleStage sagemaker:CurrentCustomerMetadataProperties/${MetadataKey}	sagemaker:AddTags
			model-package-group
				aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:ModelApprovalStatus sagemaker:CustomerMetadataProperties/${MetadataKey} sagemaker:ModelLifeCycle:Stage sagemaker:ModelLifeCycle:StageStatus
CreateModelPackageGroup	准許建立 ModelPackageGroup	寫入	model-package-group*		sagemaker:AddTags
CreateModelPackageGroup	准許建立 ModelPackageGroup	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateModelQualityJobDefinition	准許建立模型品質任務定義	寫入	model-quality-job-definition*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateModelQualityJobDefinition	准許建立模型品質任務定義	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InstanceTypes sagemaker:InterContainerTrafficEncryption sagemaker:MaxRuntimeInSeconds sagemaker:NetworkIsolation sagemaker:OutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets
CreateMonitoringSchedule	准許建立監控排程	寫入	monitoring-schedule*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateMonitoringSchedule	准許建立監控排程	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InstanceTypes sagemaker:InterContainerTrafficEncryption sagemaker:MaxRuntimeInSeconds sagemaker:NetworkIsolation sagemaker:OutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets
CreateNotebookInstance	准許建立 Amazon SageMaker 筆記本執行個體筆記本執行個體是在 Jupyter 筆記本上執行的 Amazon EC2 執行個體	寫入	notebook-instance*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateNotebookInstance		寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:AcceleratorTypes sagemaker:DirectInternetAccess sagemaker:InstanceTypes sagemaker:MinimumInstanceMetadataServiceVersion sagemaker:RootAccess sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets
CreateNotebookInstanceLifecycleConfig	准許建立可使用 Amazon SageMaker 來部署的筆記本執行個體生命週期組態。	寫入	notebook-instance-lifecycle-config*		sagemaker:AddTags
CreateNotebookInstanceLifecycleConfig	准許建立可使用 Amazon SageMaker 來部署的筆記本執行個體生命週期組態。	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateOptimizationJob	准許建立最佳化任務	寫入	optimization-job*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateOptimizationJob	准許建立最佳化任務	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreatePartnerApp	准許建立 Amazon SageMaker 合作夥伴 AI 應用程式	寫入	partner-app*		sagemaker:AddTags
CreatePartnerApp	准許建立 Amazon SageMaker 合作夥伴 AI 應用程式	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreatePartnerAppPresignedUrl	准許傳回您可以從瀏覽器用來連線至 Amazon SageMaker 合作夥伴 AI 應用程式的 URL	寫入	partner-app*
CreatePipeline	准許建立管道	寫入	pipeline*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreatePipeline	准許建立管道	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreatePresignedDomainUrl	准許傳回 URL，當 AuthMode 為 'IAM' 時，您可以從瀏覽器使用此 URL，以指定的 UserProfile 連線到網域	寫入	user-profile*
CreatePresignedMlflowTrackingServerUrl	准許傳回 URL，您可以從瀏覽器用來連線至 MLflow 追蹤伺服器	寫入	mlflow-tracking-server*
CreatePresignedNotebookInstanceUrl	准許建立可用於從瀏覽器連接到筆記本執行個體的 URL	寫入	notebook-instance*
CreateProcessingJob	准許啟動處理任務。處理完成之後，Amazon SageMaker 會將產生的成品和其他選用輸出儲存到您指定的 Amazon S3 位置	寫入	processing-job*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateProcessingJob		寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InstanceTypes sagemaker:MaxRuntimeInSeconds sagemaker:NetworkIsolation sagemaker:OutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets sagemaker:InterContainerTrafficEncryption
CreateProject	准許建立專案	寫入	project*		sagemaker:AddTags
CreateProject	准許建立專案	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateReservedCapacity [僅限許可]	准許建立預留容量	寫入	reserved-capacity*		sagemaker:AddTags
CreateReservedCapacity [僅限許可]	准許建立預留容量	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateSharedModel [僅限許可]	准許在 SageMaker Studio 應用程式中建立共用模型	寫入	shared-model*
CreateSpace	准許為 SageMaker 網域建立空間	寫入	space*		sagemaker:AddTags
CreateSpace	准許為 SageMaker 網域建立空間	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InstanceTypes sagemaker:ImageArns sagemaker:ImageVersionArns sagemaker:OwnerUserProfileArn sagemaker:RemoteAccess sagemaker:SpaceSharingType
CreateStudioLifecycleConfig	准許建立可使用 Amazon SageMaker 來部署的 Studio 生命週期組態。	寫入	studio-lifecycle-config*		sagemaker:AddTags
CreateStudioLifecycleConfig	准許建立可使用 Amazon SageMaker 來部署的 Studio 生命週期組態。	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateTrainingJob	准許啟動模型訓練任務訓練完成之後，Amazon SageMaker 會將產生的模型成品和其他選用輸出儲存到您指定的 Amazon S3 位置	寫入	training-job*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
			reserved-capacity
			training-plan
				aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:FileSystemAccessMode sagemaker:FileSystemDirectoryPath sagemaker:FileSystemId sagemaker:FileSystemType sagemaker:InstanceTypes sagemaker:InterContainerTrafficEncryption sagemaker:MaxRuntimeInSeconds sagemaker:NetworkIsolation sagemaker:OutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets sagemaker:KeepAlivePeriod sagemaker:EnableRemoteDebug sagemaker:DirectGatedModelAccess
CreateTrainingPlan	准許建立訓練計劃，以配置資源以在指定的時間範圍內排程工作負載	寫入	training-plan*		sagemaker:AddTags sagemaker:CreateReservedCapacity
CreateTrainingPlan	准許建立訓練計劃，以配置資源以在指定的時間範圍內排程工作負載	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateTransformJob	准許啟動轉換任務。取得結果之後，Amazon SageMaker 會將結果儲存到您指定的 Amazon S3 位置	寫入	transform-job*		sagemaker:AddTags
CreateTransformJob	准許啟動轉換任務。取得結果之後，Amazon SageMaker 會將結果儲存到您指定的 Amazon S3 位置	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InstanceTypes sagemaker:ModelArn sagemaker:OutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey
CreateTrial	准許建立試驗	寫入	experiment*		sagemaker:AddTags
			experiment-trial*
				aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateTrialComponent	准許建立試驗元件	寫入	experiment-trial-component*		sagemaker:AddTags
CreateTrialComponent	准許建立試驗元件	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateUserProfile	准許為 SageMaker 網域建立使用者資料	寫入	user-profile*		iam:PassRole sagemaker:AddTags
CreateUserProfile	准許為 SageMaker 網域建立使用者資料	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:InstanceTypes sagemaker:DomainSharingOutputKmsKey sagemaker:ImageArns sagemaker:ImageVersionArns
CreateWorkforce	准許建立人力	寫入	workforce*		sagemaker:AddTags
CreateWorkforce	准許建立人力	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
CreateWorkteam	准許建立工作團隊	寫入	workteam*		sagemaker:AddTags
CreateWorkteam	准許建立工作團隊	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
DeleteAction	准許刪除動作	寫入	action*
DeleteAlgorithm	准許刪除演算法	寫入	algorithm*
DeleteApp	准許刪除應用程式	寫入	app*
DeleteApp	准許刪除應用程式	寫入		sagemaker:OwnerUserProfileArn sagemaker:SpaceSharingType
DeleteAppImageConfig	准許刪除 AppImageConfig	寫入	app-image-config*
DeleteArtifact	准許刪除成品	寫入	artifact*
DeleteAssociation	准許刪除一個歷程實體 (成品、內容、動作、實驗、試驗元件) 與另一個歷程實體的關聯	寫入	action*
			artifact*
			context*
			experiment*
			experiment-trial-component*
DeleteCluster	准許刪除 SageMaker HyperPod 叢集	寫入	cluster*		eks:DeleteAccessEntry
DeleteClusterSchedulerConfig	准許刪除叢集排程器組態	寫入	cluster-scheduler-config*
DeleteCodeRepository	准許刪除 CodeRepository	寫入	code-repository*
DeleteCompilationJob	准許刪除編譯任務	寫入	compilation-job*
DeleteComputeQuota	准許刪除運算配額	寫入	compute-quota*
DeleteContext	准許刪除內容	寫入	context*
DeleteDataQualityJobDefinition	准許刪除使用 CreateDataQualityJobDefinition API 建立的資料品質任務定義	寫入	data-quality-job-definition*
DeleteDeviceFleet	准許刪除裝置機群	寫入	device-fleet*
DeleteDomain	准許刪除網域	寫入	domain*
DeleteEdgeDeploymentPlan	准許刪除邊緣部署計劃	寫入	edge-deployment-plan*
DeleteEdgeDeploymentStage	准許刪除邊緣部署階段	寫入	edge-deployment-plan*
DeleteEndpoint	准許刪除端點。Amazon SageMaker 會釋放建立端點時部署的所有資源	寫入	endpoint*
DeleteEndpointConfig	准許刪除以 CreateEndpointConfig API 建立的端點組態。DeleteEndpointConfig API 只會刪除指定的組態。不會刪除以組態建立的任何端點	寫入	endpoint-config*
DeleteExperiment	准許刪除實驗	寫入	experiment*
DeleteFeatureGroup	准許刪除特徵群組	寫入	feature-group*
DeleteFeatureGroup	准許刪除特徵群組	寫入		aws:RequestTag/${TagKey}
DeleteFlowDefinition	准許刪除指定的流程定義	寫入	flow-definition*
DeleteHub	准許刪除中樞	寫入	hub*
DeleteHubContent	准許刪除中樞內容	寫入	hub*
DeleteHubContent	准許刪除中樞內容	寫入	hub-content*
DeleteHubContentReference	准許刪除中樞內容參考	寫入	hub*
DeleteHubContentReference	准許刪除中樞內容參考	寫入	hub-content*
DeleteHumanLoop	准許刪除指定的人機迴圈	寫入	human-loop*
DeleteHumanTaskUi	准許刪除指定的人工任務使用者界面 (人工任務範本)	寫入	human-task-ui*
DeleteHyperParameterTuningJob	准許刪除超參數調校任務	寫入	hyper-parameter-tuning-job*
DeleteImage	准許刪除 SageMaker Image	寫入	image*
DeleteImageVersion	准許刪除 SageMaker ImageVersion	寫入	image-version*
DeleteInferenceComponent	准許刪除推論元件。Amazon SageMaker 會釋放建立推論元件時預留的資源	寫入	inference-component*
DeleteInferenceExperiment	准許刪除推論實驗	寫入	inference-experiment*
DeleteLineageGroupPolicy	准許刪除歷程群組政策	寫入
DeleteMlflowTrackingServer	准許刪除 MLflow 追蹤伺服器	寫入	mlflow-tracking-server*
DeleteModel	准許刪除使用 CreateModel API 建立的模型。DeleteModel API 只會刪除您在 Amazon SageMaker 中呼叫 CreateModel API 所建立的模型項目。不會刪除模型成品、推論程式碼，或您在建立模型時指定的 IAM 角色	寫入	model*
DeleteModelBiasJobDefinition	准許刪除使用 CreateModelBiasJobDefinition API 建立的模型偏差任務定義	寫入	model-bias-job-definition*
DeleteModelCard	准許刪除模型卡片	寫入	model-card*
DeleteModelExplainabilityJobDefinition	准許刪除使用 CreateModelExplainabilityJobDefinition API 建立的模型解釋性任務定義	寫入	model-explainability-job-definition*
DeleteModelPackage	准許刪除 ModelPackage	寫入	model-package*	sagemaker:CurrentModelLifeCycleStageStatus sagemaker:CurrentModelLifeCycleStage sagemaker:CurrentCustomerMetadataProperties/${MetadataKey}
DeleteModelPackageGroup	准許刪除 ModelPackageGroup	寫入	model-package-group*
DeleteModelPackageGroupPolicy	准許刪除 ModelPackageGroup 政策	寫入	model-package-group*
DeleteModelQualityJobDefinition	准許刪除使用 CreateModelQualityJobDefinition API 建立的模型品質任務定義	寫入	model-quality-job-definition*
DeleteMonitoringSchedule	准許刪除監控排程	寫入	monitoring-schedule*
DeleteNotebookInstance	准許刪除 Amazon SageMaker 筆記本執行個體。您必須呼叫 StopNotebookInstance API，才能刪除筆記本執行個體	寫入	notebook-instance*
DeleteNotebookInstanceLifecycleConfig	准許刪除筆記本執行個體生命週期組態	寫入	notebook-instance-lifecycle-config*
DeleteOptimizationJob	准許刪除最佳化任務	寫入	optimization-job*
DeletePartnerApp	准許刪除 Amazon SageMaker 合作夥伴 AI 應用程式	寫入	partner-app*
DeletePipeline	准許刪除管道	寫入	pipeline*
DeleteProject	授予許可來刪除專案	寫入	project*
DeleteRecord	准許從特徵群組中刪除記錄	寫入	feature-group*
DeleteResourcePolicy [僅限許可]	准許 AWS Resource Access Manager 刪除支援跨帳戶共用的 SageMaker 資源上的資源政策	寫入
DeleteSpace	准許刪除空間	寫入	space*
DeleteSpace	准許刪除空間	寫入		sagemaker:OwnerUserProfileArn sagemaker:SpaceSharingType
DeleteStudioLifecycleConfig	准許刪除 Studio 生命週期組態	寫入	studio-lifecycle-config*
DeleteTags	准許從 Amazon SageMaker 資源刪除指定的一組標籤	標記	action
			algorithm
			app
			app-image-config
			artifact
			automl-job
			cluster
			cluster-scheduler-config
			code-repository
			compilation-job
			compute-quota
			context
			data-quality-job-definition
			device
			device-fleet
			domain
			edge-deployment-plan
			edge-packaging-job
			endpoint
			endpoint-config
			experiment
			experiment-trial
			experiment-trial-component
			feature-group
			flow-definition
			hub
			hub-content
			human-task-ui
			hyper-parameter-tuning-job
			image
			inference-component
			inference-recommendations-job
			labeling-job
			mlflow-tracking-server
			model
			model-bias-job-definition
			model-card
			model-explainability-job-definition
			model-package	sagemaker:CurrentModelLifeCycleStageStatus sagemaker:CurrentModelLifeCycleStage sagemaker:CurrentCustomerMetadataProperties/${MetadataKey}
			model-package-group
			model-quality-job-definition
			monitoring-schedule
			notebook-instance
			notebook-instance-lifecycle-config
			optimization-job
			partner-app
			pipeline
			processing-job
			project
			reserved-capacity
			space
			studio-lifecycle-config
			training-job
			training-plan
			transform-job
			user-profile
			workteam
				aws:TagKeys
DeleteTrial	准許刪除試驗	寫入	experiment-trial*
DeleteTrialComponent	准許刪除試驗元件	寫入	experiment-trial-component*
DeleteUserProfile	准許刪除 UserProfile	寫入	user-profile*
DeleteWorkforce	准許刪除人力	寫入	workforce*
DeleteWorkteam	准許刪除工作團隊	寫入	workteam*
DeployHubModel	准許將中樞中的模型部署至端點	寫入	hub*
DeployHubModel	准許將中樞中的模型部署至端點	寫入	hub-content*
DeregisterDevices	准許取消註冊一組裝置	寫入	device*
DescribeAction	准許取得動作的資訊	讀取	action*
DescribeAlgorithm	准許描述演算法	讀取	algorithm*
DescribeApp	准許描述應用程式	讀取	app*
DescribeAppImageConfig	准許描述 AppImageConfig	讀取	app-image-config*
DescribeArtifact	准許取得成品的資訊	讀取	artifact*
DescribeAutoMLJob	准許描述透過 CreateAutoMLJob API 建立的 AutoML 任務	閱讀	automl-job*
DescribeAutoMLJobV2	准許描述透過 CreateAutoMLJobV2 API 建立的 AutoML 任務	閱讀	automl-job*
DescribeCluster	准許傳回 SageMaker HyperPod 叢集的相關資訊	閱讀	cluster*
DescribeClusterEvent	准許傳回 SageMaker HyperPod 叢集中事件的相關資訊	閱讀	cluster*
DescribeClusterInference [僅限許可]	准許取得 SageMaker HyperPod 叢集推論運算子的相關資訊	閱讀	cluster*
DescribeClusterNode	准許傳回 SageMaker HyperPod 叢集節點的相關資訊	閱讀	cluster*
DescribeClusterSchedulerConfig	准許取得叢集排程器組態的相關資訊	閱讀	cluster-scheduler-config*
DescribeCodeRepository	准許描述 CodeRepository	讀取	code-repository*
DescribeCompilationJob	准許傳回編譯任務的資訊	閱讀	compilation-job*
DescribeComputeQuota	准許取得運算配額的相關資訊	閱讀	compute-quota*
DescribeContext	准許取得內容的資訊	讀取	context*
DescribeDataQualityJobDefinition	准許傳回資料品質任務定義的資訊	讀取	data-quality-job-definition*
DescribeDevice	准許存取裝置相關資訊	讀取	device*
DescribeDeviceFleet	准許存取裝置機群相關資訊	讀取	device-fleet*
DescribeDomain	准許描述網域	閱讀	domain*
DescribeEdgeDeploymentPlan	准許存取邊緣部署計劃相關資訊	閱讀	edge-deployment-plan*
DescribeEdgePackagingJob	准許存取邊緣封裝任務相關資訊	讀取	edge-packaging-job*
DescribeEndpoint	准許傳回端點的描述	讀取	endpoint*
DescribeEndpointConfig	准許傳回以 CreateEndpointConfig API 建立之端點組態的描述	讀取	endpoint-config*
DescribeExperiment	准許傳回實驗的資訊	讀取	experiment*
DescribeFeatureGroup	准許傳回特徵群組的資訊	閱讀	feature-group*
DescribeFeatureMetadata	准許傳回特徵中繼資料的資訊	閱讀	feature-group*
DescribeFlowDefinition	准許傳回所指定流程定義的資訊	閱讀	flow-definition*
DescribeHub	准許描述中樞	閱讀	hub*
DescribeHubContent	准許描述中樞內容	閱讀	hub*
DescribeHubContent	准許描述中樞內容	閱讀	hub-content*
DescribeHumanLoop	准許傳回指定人機迴圈的資訊	閱讀	human-loop*
DescribeHumanTaskUi	准許傳回所指定人工檢閱工作流程使用者界面的詳細資訊	閱讀	human-task-ui*
DescribeHyperParameterTuningJob	准許描述透過 CreateHyperParameterTuningJob API 建立的超參數調校任務	閱讀	hyper-parameter-tuning-job*
DescribeImage	准許傳回 SageMaker Image 的資訊	閱讀	image*
DescribeImageVersion	准許傳回 SageMaker ImageVersion 的資訊	閱讀	image-version*
DescribeInferenceComponent	准許傳回推論元件的描述	閱讀	inference-component*
DescribeInferenceExperiment	准許取得推論實驗的相關資訊	閱讀	inference-experiment*
DescribeInferenceRecommendationsJob	准許取得推斷建議任務的資訊	閱讀	inference-recommendations-job*
DescribeLabelingJob	准許傳回標記任務的資訊	閱讀	labeling-job*
DescribeLineageGroup	准許描述歷程群組	閱讀
DescribeMlflowTrackingServer	准許取得 MLflow 追蹤伺服器的相關資訊	閱讀	mlflow-tracking-server*
DescribeModel	准許描述您使用 CreateModel API 建立的模型	讀取	model*
DescribeModelBiasJobDefinition	准許傳回模型偏差任務定義的資訊	閱讀	model-bias-job-definition*
DescribeModelCard	准許取得模型卡片的相關資訊	閱讀	model-card*
DescribeModelCardExportJob	准許取得模型卡片匯出作業的相關資訊	閱讀	model-card-export-job*
DescribeModelExplainabilityJobDefinition	准許傳回模型解釋性任務定義的資訊	讀取	model-explainability-job-definition*
DescribeModelPackage	准許描述 ModelPackage	讀取	model-package*	sagemaker:CurrentModelLifeCycleStageStatus sagemaker:CurrentModelLifeCycleStage sagemaker:CurrentCustomerMetadataProperties/${MetadataKey}
DescribeModelPackageGroup	准許描述 ModelPackageGroup	讀取	model-package-group*
DescribeModelQualityJobDefinition	准許傳回模型品質任務定義的資訊	讀取	model-quality-job-definition*
DescribeMonitoringSchedule	准許傳回監控排程的資訊	讀取	monitoring-schedule*
DescribeNotebookInstance	准許傳回筆記本執行個體的資訊	讀取	notebook-instance*
DescribeNotebookInstanceLifecycleConfig	准許描述透過 CreateNotebookInstanceLifecycleConfig API 建立的筆記本執行個體生命週期組態	閱讀	notebook-instance-lifecycle-config*
DescribeOptimizationJob	准許傳回最佳化任務的相關資訊	閱讀	optimization-job*
DescribePartnerApp	准許描述 Amazon SageMaker 合作夥伴 AI 應用程式	閱讀	partner-app*
DescribePipeline	准許取得管道的資訊	讀取	pipeline*
DescribePipeline	准許取得管道的資訊	讀取		sagemaker:PipelineVersionId
DescribePipelineDefinitionForExecution	准許取得管線執行的管線定義	讀取	pipeline-execution*
DescribePipelineExecution	准許取得管線執行的資訊	讀取	pipeline-execution*
DescribeProcessingJob	准許傳回處理任務的資訊	讀取	processing-job*
DescribeProject	准許描述專案	閱讀	project*
DescribeReservedCapacity	准許傳回指定預留容量的相關資訊	閱讀	reserved-capacity*
DescribeSharedModel [僅限許可]	准許在 SageMaker Studio 應用程式中描述共用模型	閱讀	shared-model*
DescribeSpace	准許描述空間	閱讀	space*
DescribeStudioLifecycleConfig	准許描述 Studio 生命週期組態	閱讀	studio-lifecycle-config*
DescribeSubscribedWorkteam	准許傳回已訂閱的工作團隊的資訊	讀取	workteam*
DescribeTrainingJob	准許傳回訓練任務的資訊	閱讀	training-job*
DescribeTrainingPlan	准許傳回指定訓練計畫的相關資訊	閱讀	training-plan*
DescribeTransformJob	准許傳回轉換任務的資訊	讀取	transform-job*
DescribeTrial	准許傳回試驗的資訊	讀取	experiment-trial*
DescribeTrialComponent	准許傳回試驗元件的資訊	讀取	experiment-trial-component*
DescribeUserProfile	准許描述 UserProfile	讀取	user-profile*
DescribeWorkforce	准許傳回人力的資訊	讀取	workforce*
DescribeWorkteam	准許傳回工作團隊的資訊	閱讀	workteam*
DetachClusterNodeVolume	准許從 SageMaker HyperPod 叢集節點分離 Amazon EBS 磁碟區	寫入	cluster*		ec2:DescribeVolumes ec2:DetachVolume eks:DescribeCluster
DisableSagemakerServicecatalogPortfolio	准許停用 SageMaker Service Catalog Portfolio	寫入
DisassociateTrialComponent	准許將試驗元件與試驗解除關聯	寫入	experiment-trial*
			experiment-trial-component*
			processing-job*
EnableSagemakerServicecatalogPortfolio	准許啟用 SageMaker Service Catalog Portfolio	寫入
GetDeployments	准許取得裝置部署計畫	閱讀	device*
GetDeviceFleetReport	准許存取裝置機群中裝置的摘要	讀取	device-fleet*
GetDeviceRegistration	准許取得裝置註冊。將模型部署到邊緣裝置上後，此 API 用於取得當前裝置註冊	閱讀	device*
GetLineageGroupPolicy	准許擷取歷程群組政策	閱讀
GetModelPackageGroupPolicy	准許取得 ModelPackageGroup 政策	讀取	model-package-group*
GetRecord	准許從特徵群組取得記錄	閱讀	feature-group*
GetResourcePolicy [僅限許可]	准許 AWS Resource Access Manager 在支援跨帳戶共用的 SageMaker 資源上擷取資源政策	閱讀
GetSagemakerServicecatalogPortfolioStatus	准許取得 SageMaker Service Catalog Portfolio	閱讀
GetScalingConfigurationRecommendation	准許取得擴展政策組態建議	閱讀	inference-recommendations-job*
GetSearchSuggestions	準取取得以關鍵字提供的搜尋建議	閱讀
ImportHubContent	准許匯入中樞內容	寫入	hub*		sagemaker:AddTags
			hub-content*
				aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
InvokeEndpoint	准許叫用端點。當您使用 Amazon SageMaker 託管服務將模型部署到生產環境之後，用戶端應用程式會使用此 API，從託管於指定端點的模型取得推論	閱讀	endpoint*
			inference-component
				sagemaker:TargetModel
InvokeEndpointAsync	准許以非同步方式，從託管於指定端點的模型取得推論	閱讀	endpoint*
InvokeEndpointWithResponseStream	准許取得作為指定端點串流的推論回應	閱讀	endpoint*
InvokeEndpointWithResponseStream	准許取得作為指定端點串流的推論回應	閱讀	inference-component
ListActions	准許列出動作	列出
ListAlgorithms	准許列出演算法	清單
ListAliases	准許列出屬於某個 SageMaker Image 或 SageMaker ImageVersion 的別名	清單	image*
ListAliases	准許列出屬於某個 SageMaker Image 或 SageMaker ImageVersion 的別名	清單	image-version*
ListAppImageConfigs	准許列出帳戶中的 AppImageConfig	列出
ListApps	准許列出帳戶中的應用程式	列出
ListArtifacts	准許列出成品。	列出
ListAssociations	准許列出關聯	列出
ListAutoMLJobs	准許列出 AutoML 任務	列出
ListCandidatesForAutoMLJob	准許列出 AutoML 任務的候選項目	清單
ListClusterEvents	准許列出 SageMaker HyperPod 叢集中的事件	清單	cluster*
ListClusterNodes	准許列出 SageMaker HyperPod 叢集內的節點	清單	cluster*
ListClusterSchedulerConfigs	准許列出叢集排程器組態	清單
ListClusters	准許列出 SageMaker HyperPod 叢集	清單
ListCodeRepositories	准許列出程式碼儲存庫	列出
ListCompilationJobs	准許列出編譯任務	清單
ListComputeQuotas	准許列出運算配額	清單
ListContexts	准許列出內容	列出
ListDataQualityJobDefinitions	准許列出資料品質任務定義	列出
ListDeviceFleets	准許列出裝置機群	列出
ListDevices	准許列出裝置	列出
ListDomains	准許列出帳戶中的網域	清單
ListEdgeDeploymentPlans	准許列出邊緣部署計劃	清單
ListEdgePackagingJobs	准許列出邊緣封裝任務	列出
ListEndpointConfigs	准許列出端點組態	列出
ListEndpoints	授予列出端點的權限	列出
ListExperiments	准許列出實驗	列出
ListFeatureGroups	准許列出特徵群組	列出
ListFlowDefinitions	准許根據指定的參數，傳回流程定義的摘要資訊	清單
ListHubContentVersions	准許列出中樞內容的所有版本	清單	hub*
ListHubContentVersions	准許列出中樞內容的所有版本	清單	hub-content*
ListHubContents	准許列出中樞內容的最新版本	清單	hub*
ListHubs	准許列出中樞	清單
ListHumanLoops	准許根據指定的參數，傳回人機迴圈的摘要資訊	列出
ListHumanTaskUis	准許根據指定的參數，傳回人工檢閱工作流程使用者界面的摘要資訊	列出
ListHyperParameterTuningJobs	准許列出超參數調校任務	列出
ListImageVersions	准許列出屬於某個 SageMaker Image 的 ImageVersion	列出	image*
ListImages	准許列出帳戶中的 SageMaker Image	清單
ListInferenceComponents	准許列出推論元件	清單
ListInferenceExperiments	准許列出推論實驗	清單
ListInferenceRecommendationsJobSteps	准許列出推斷建議任務步驟	清單
ListInferenceRecommendationsJobs	准許列出推斷建議任務	列出
ListLabelingJobs	准許列出標記任務	列出
ListLabelingJobsForWorkteam	准許列出工作團隊的標記任務	列出	workteam*
ListLineageGroups	准許列出歷程群組	清單
ListMlflowTrackingServers	准許列出 MLflow 追蹤伺服器	清單
ListModelBiasJobDefinitions	准許列出模型偏差任務定義	清單
ListModelCardExportJobs	准許列出模型卡片的匯出作業	清單	model-card*
ListModelCardVersions	准許列出模型卡片的版本	清單	model-card*
ListModelCards	准許列出模型卡片	清單
ListModelExplainabilityJobDefinitions	准許列出模型解釋性任務定義	列出
ListModelMetadata	准許列出推斷建議任務的模型中繼資料	列出
ListModelPackageGroups	准許列出 ModelPackageGroups	列出
ListModelPackages	准許列出 ModelPackages	列出	model-package
ListModelQualityJobDefinitions	准許列出模型品質任務定義	列出
ListModels	准許列出以 CreateModel API 建立的模型	清單
ListMonitoringAlertHistory	准許列出監控警示的歷史記錄	清單
ListMonitoringAlerts	准許列出監控警示	清單
ListMonitoringExecutions	准許列出監控執行項目	列出
ListMonitoringSchedules	准許列出監控排程	列出
ListNotebookInstanceLifecycleConfigs	准許列出可使用 Amazon SageMaker 來部署的筆記本執行個體生命週期組態	清單
ListNotebookInstances	准許在中列出申請者帳戶中的 Amazon SageMaker 筆記本執行個體 AWS 區域	清單
ListOptimizationJobs	准許列出最佳化任務	清單
ListPartnerApps	准許列出您帳戶中的 Amazon SageMaker 合作夥伴 AI 應用程式	清單
ListPipelineExecutionSteps	准許列出管道執行步驟	列出	pipeline-execution*
ListPipelineExecutions	准許列出管道執行項目	列出	pipeline*
ListPipelineParametersForExecution	准許列出管道執行參數	清單	pipeline-execution*
ListPipelineVersions	准許列出管道的版本	清單	pipeline*
ListPipelines	准許列出管道	列出
ListProcessingJobs	准許列出處理任務	列出
ListProjects	准許列出專案	清單
ListResourceCatalogs	准許列出資源目錄	清單
ListSharedModelEvents [僅限許可]	准許列出共用模型事件	清單
ListSharedModelVersions [僅限許可]	准許列出共用模型版本	清單	shared-model*
ListSharedModels [僅限許可]	准許列出共用模型	清單
ListSpaces	准許列出帳戶中的空間	清單
ListStageDevices	准許列出階段裝置	清單
ListStudioLifecycleConfigs	准許列出可使用 Amazon SageMaker 來部署的 Studio 生命週期組態	清單
ListSubscribedWorkteams	准許列出已訂閱的工作團隊	列出
ListTags	准許列出與指定的資源相關聯的標籤集合	列出	action
			algorithm
			app
			app-image-config
			artifact
			automl-job
			cluster
			cluster-scheduler-config
			code-repository
			compilation-job
			compute-quota
			context
			data-quality-job-definition
			device
			device-fleet
			domain
			edge-deployment-plan
			edge-packaging-job
			endpoint
			endpoint-config
			experiment
			experiment-trial
			experiment-trial-component
			feature-group
			flow-definition
			hub
			hub-content
			human-task-ui
			hyper-parameter-tuning-job
			image
			inference-component
			inference-recommendations-job
			labeling-job
			mlflow-tracking-server
			model
			model-bias-job-definition
			model-card
			model-explainability-job-definition
			model-package	sagemaker:CurrentModelLifeCycleStageStatus sagemaker:CurrentModelLifeCycleStage sagemaker:CurrentCustomerMetadataProperties/${MetadataKey}
			model-package-group
			model-quality-job-definition
			monitoring-schedule
			notebook-instance
			notebook-instance-lifecycle-config
			optimization-job
			partner-app
			pipeline
			pipeline-execution
			processing-job
			project
			reserved-capacity
			space
			studio-lifecycle-config
			training-job
			training-plan
			transform-job
			user-profile
			workteam
ListTrainingJobs	准許列出訓練任務	列出
ListTrainingJobsForHyperParameterTuningJob	准許列出超參數調校任務的訓練任務	清單	hyper-parameter-tuning-job*
ListTrainingPlans	准許列出在指定帳戶中建立的所有訓練計畫	清單
ListTransformJobs	准許列出轉換任務	列出
ListTrialComponents	准許列出試驗元件	列出
ListTrials	准許列出試驗	清單
ListUltraServersByReservedCapacity	准許列出指定預留容量中的所有 UltraServers	清單	reserved-capacity*
ListUserProfiles	准許列出帳戶中的 UserProfiles	列出
ListWorkforces	准許列出人力	列出
ListWorkteams	准許列出工作團隊	列出
PutLineageGroupPolicy	准許放置歷程群組政策	寫入
PutModelPackageGroupPolicy	准許放置 ModelPackageGroup 政策	寫入	model-package-group*
PutRecord	准許將記錄放入特徵群組	寫入	feature-group*
PutResourcePolicy [僅限許可]	准許 AWS Resource Access Manager 在支援跨帳戶共用的 SageMaker 資源上建立資源政策	寫入
QueryLineage	准許探索歷程圖	列出
RegisterDevices	准許註冊一組裝置	寫入	device*
RegisterDevices	准許註冊一組裝置	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
RenderUiTemplate	准許呈現用於人工註釋任務的 UI 範本	閱讀			iam:PassRole
RetryPipelineExecution	准許重試管道執行	寫入	pipeline-execution*
Search	准許搜尋 SageMaker 物件	閱讀		sagemaker:SearchVisibilityCondition/${FilterKey}
SearchTrainingPlanOfferings	准許搜尋最符合指定容量需求的可用訓練計畫方案	閱讀
SendHeartbeat	准許從裝置發佈訊號資料。將模型部署到邊緣裝置後，此 API 用於報告設備狀態	寫入	device*
SendPipelineExecutionStepFailure	准許讓擱置回呼步驟失敗	寫入	pipeline-execution*
SendPipelineExecutionStepSuccess	准許讓擱置回呼步驟成功	寫入	pipeline-execution*
SendSharedModelEvent [僅限許可]	准許傳送共用模型事件	寫入	shared-model-event*
StartEdgeDeploymentStage	准許啟動邊緣部署階段	寫入	edge-deployment-plan*
StartHumanLoop	准許啟動人機迴圈	寫入	flow-definition*
StartInferenceExperiment	准許啟動推論實驗	寫入	inference-experiment*
StartMlflowTrackingServer	准許啟動 MLfLow 追蹤伺服器	寫入	mlflow-tracking-server*
StartMonitoringSchedule	准許啟動監控排程	寫入	monitoring-schedule*
StartNotebookInstance	准許啟動筆記本執行個體。這會以最新版的程式庫啟動 EC2 執行個體，並連接您的 EBS 磁碟區	寫入	notebook-instance*
StartPipelineExecution	准許啟動管道執行	寫入	pipeline*
StartPipelineExecution	准許啟動管道執行	寫入		sagemaker:PipelineVersionId
StartSession	准許啟動 SageMaker 空間的遠端工作階段	寫入	space*
StopAutoMLJob	准許停止執行中的 AutoML 任務	寫入	automl-job*
StopCompilationJob	准許停止編譯任務	寫入	compilation-job*
StopEdgeDeploymentStage	准許停止邊緣部署階段	寫入	edge-deployment-plan*
StopEdgePackagingJob	准許停止邊緣封裝任務	寫入	edge-packaging-job*
StopHumanLoop	准許停止指定的人機迴圈	寫入	human-loop*
StopHyperParameterTuningJob	准許停止透過 CreateHyperParameterTuningJob 所建立的執行中超參數調校任務	寫入	hyper-parameter-tuning-job*
StopInferenceExperiment	准許停止推論實驗	寫入	inference-experiment*
StopInferenceRecommendationsJob	准許停止推斷建議任務	寫入	inference-recommendations-job*
StopLabelingJob	准許停止標記任務。停止之前將匯出任何已產生的標籤	寫入	labeling-job*
StopMlflowTrackingServer	准許停止 MLflow 追蹤伺服器	寫入	mlflow-tracking-server*
StopMonitoringSchedule	准許停止監控排程	寫入	monitoring-schedule*
StopNotebookInstance	准許停止筆記本執行個體。這會終止 EC2 執行個體。在終止執行個體之前，Amazon SageMaker 會中斷連接 EBS 磁碟區。Amazon SageMaker 會保留 EBS 磁碟區	寫入	notebook-instance*
StopOptimizationJob	准許停止最佳化任務	寫入	optimization-job*
StopPipelineExecution	准許停止管道執行	寫入	pipeline-execution*
StopProcessingJob	准許停止處理任務。為了停止任務，Amazon SageMaker 會傳送 SIGTERM 信號給演算法，將任務終止延遲 120 秒	寫入	processing-job*
StopTrainingJob	准許停止訓練任務。為了停止任務，Amazon SageMaker 會傳送 SIGTERM 信號給演算法，將任務終止延遲 120 秒	寫入	training-job*
StopTransformJob	准許停止轉換任務。當 Amazon SageMaker 收到 StopTransformJob 請求時，任務的狀態會變更為「停止中」。在 Amazon SageMaker 停止任務之後，狀態會設為「已停止」	寫入	transform-job*
TrainHubModel	准許在中樞中訓練模型	寫入	hub*
TrainHubModel	准許在中樞中訓練模型	寫入	hub-content*
UpdateAction	准許更新動作	寫入	action*
UpdateAppImageConfig	准許更新 AppImageConfig	寫入	app-image-config*
UpdateArtifact	准許更新成品	寫入	artifact*
UpdateCluster	准許更新 SageMaker HyperPod 叢集	寫入	cluster*		ec2:DescribeImages ec2:DescribeSnapshots ec2:ModifyImageAttribute ec2:ModifySnapshotAttribute eks:AssociateAccessPolicy eks:CreateAccessEntry eks:DeleteAccessEntry eks:DescribeAccessEntry eks:DescribeCluster iam:PassRole sagemaker:BatchAddClusterNodes sagemaker:BatchDeleteClusterNodes
			reserved-capacity
			training-plan
				sagemaker:InstanceTypes sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets
UpdateClusterInference [僅限許可]	准許更新 SageMaker HyperPod 叢集的推論運算子	寫入	cluster*		eks:AssociateAccessPolicy eks:DescribeCluster eks:ListAssociatedAccessPolicies iam:PassRole sagemaker:DescribeCluster
UpdateClusterSchedulerConfig	准許更新叢集排程器組態	寫入	cluster-scheduler-config*
UpdateClusterSoftware	准許更新 SageMaker HyperPod 叢集的平台軟體	寫入	cluster*		ec2:DescribeImages ec2:DescribeSnapshots ec2:ModifyImageAttribute ec2:ModifySnapshotAttribute eks:DescribeCluster
UpdateCodeRepository	准許更新 CodeRepository	寫入	code-repository*
UpdateComputeQuota	准許更新運算配額	寫入	compute-quota*
UpdateContext	准許更新內容	寫入	context*
UpdateDeviceFleet	准許更新裝置機群	寫入	device-fleet*
UpdateDevices	准許更新一組裝置	寫入	device*
UpdateDomain	准許更新網域	寫入	domain*
UpdateDomain	准許更新網域	寫入		sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:InstanceTypes sagemaker:DomainSharingOutputKmsKey sagemaker:ImageArns sagemaker:ImageVersionArns sagemaker:AppNetworkAccessType sagemaker:VpcSubnets
UpdateEndpoint	准許將端點更新為使用請求中指定的端點組態	寫入	endpoint*
UpdateEndpoint	准許將端點更新為使用請求中指定的端點組態	寫入	endpoint-config*
UpdateEndpointWeightsAndCapacities	准許更新與端點相關聯的一或多個變體的變體權重、容量或兩者	寫入	endpoint*
UpdateExperiment	准許更新實驗	寫入	experiment*
UpdateFeatureGroup	准許更新特徵群組	寫入	feature-group*
UpdateFeatureMetadata	准許更新特徵中繼資料	寫入	feature-group*
UpdateHub	准許更新中樞	寫入	hub*
UpdateHubContent	准許更新中樞內容	寫入	hub*
UpdateHubContent	准許更新中樞內容	寫入	hub-content*
UpdateHubContentReference	准許更新中樞內容參考	寫入	hub*
UpdateHubContentReference	准許更新中樞內容參考	寫入	hub-content*
UpdateImage	准許更新 SageMaker Image 的屬性	寫入	image*		iam:PassRole
UpdateImageVersion	准許更新 SageMaker ImageVersion 的屬性	寫入	image-version*
UpdateInferenceComponent	准許更新推論元件，以使用在請求中指定的規格和組態	寫入	inference-component*
UpdateInferenceComponentRuntimeConfig	准許更新給定推論元件的執行期組態	寫入	inference-component*
UpdateInferenceExperiment	准許更新推論實驗	寫入	inference-experiment*
UpdateMlflowTrackingServer	准許更新 MLflow 追蹤伺服器	寫入	mlflow-tracking-server*
UpdateModelCard	准許更新模型卡片	寫入	model-card*
UpdateModelPackage	准許更新 ModelPackage	寫入	model-package*	sagemaker:CurrentModelLifeCycleStageStatus sagemaker:CurrentModelLifeCycleStage sagemaker:CurrentCustomerMetadataProperties/${MetadataKey}
UpdateModelPackage	准許更新 ModelPackage	寫入		sagemaker:ModelApprovalStatus sagemaker:CustomerMetadataProperties/${MetadataKey} sagemaker:CustomerMetadataPropertiesToRemove sagemaker:ModelLifeCycle:Stage sagemaker:ModelLifeCycle:StageStatus
UpdateMonitoringAlert	准許更新監控警示	寫入	monitoring-schedule*
UpdateMonitoringAlert	准許更新監控警示	寫入	monitoring-schedule-alert*
UpdateMonitoringSchedule	准許更新監控排程	寫入	monitoring-schedule*		iam:PassRole
UpdateMonitoringSchedule	准許更新監控排程	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys sagemaker:InstanceTypes sagemaker:MaxRuntimeInSeconds sagemaker:NetworkIsolation sagemaker:OutputKmsKey sagemaker:VolumeKmsKey sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:VpcSubnets sagemaker:InterContainerTrafficEncryption
UpdateNotebookInstance	准許更新筆記本執行個體。筆記本執行個體更新包括升級或降級 EC2 執行個體 (用於您的筆記本執行個體)，以因應工作負載需求的變化	寫入	notebook-instance*
UpdateNotebookInstance		寫入		sagemaker:AcceleratorTypes sagemaker:InstanceTypes sagemaker:MinimumInstanceMetadataServiceVersion sagemaker:RootAccess
UpdateNotebookInstanceLifecycleConfig	准許更新以 CreateNotebookInstanceLifecycleConfig API 建立的筆記本執行個體生命週期組態	寫入	notebook-instance-lifecycle-config*
UpdatePartnerApp	准許更新 Amazon SageMaker 合作夥伴 AI 應用程式	寫入	partner-app*
UpdatePipeline	准許更新管道	寫入	pipeline*		iam:PassRole
UpdatePipelineExecution	准許更新管道執行	寫入	pipeline-execution*
UpdatePipelineVersion	准許更新管道版本	寫入	pipeline*
UpdatePipelineVersion	准許更新管道版本	寫入		sagemaker:PipelineVersionId
UpdateProject	准許更新專案	寫入	project*
UpdateProject	准許更新專案	寫入		aws:RequestTag/${TagKey} aws:TagKeys
UpdateSharedModel [僅限許可]	准許更新共用模型	寫入	shared-model*
UpdateSpace	准許更新空間	寫入	space*
UpdateSpace	准許更新空間	寫入		sagemaker:InstanceTypes sagemaker:ImageArns sagemaker:ImageVersionArns sagemaker:OwnerUserProfileArn sagemaker:RemoteAccess sagemaker:SpaceSharingType
UpdateTrainingJob	准許更新訓練任務	寫入	training-job*
UpdateTrainingJob	准許更新訓練任務	寫入		sagemaker:InstanceTypes sagemaker:KeepAlivePeriod sagemaker:EnableRemoteDebug
UpdateTrial	准許更新試驗	寫入	experiment-trial*
UpdateTrialComponent	准許更新試驗元件	寫入	experiment-trial-component*
UpdateUserProfile	准許更新 UserProfile	寫入	user-profile*
UpdateUserProfile	准許更新 UserProfile	寫入		sagemaker:InstanceTypes sagemaker:VpcSecurityGroupIds sagemaker:InstanceTypes sagemaker:DomainSharingOutputKmsKey sagemaker:ImageArns sagemaker:ImageVersionArns
UpdateWorkforce	准許更新人力	寫入	workforce*
UpdateWorkteam	准許更新工作團隊	寫入	workteam*

Amazon SageMaker 定義的資源類型

此服務會定義下列資源類型，並可用在 IAM 許可政策陳述式的 Resource 元素中。動作表格中的每個動作都代表可使用該動作指定的資源類型。資源類型也能定義您可以在政策中包含哪些條件索引鍵。這些索引鍵都會顯示在「資源類型」資料表的最後一欄。如需下表各欄的詳細資訊，請參閱資源類型資料表。

資源類型	ARN	條件索引鍵
device	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:device-fleet/${DeviceFleetName}/device/${DeviceName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
device-fleet	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:device-fleet/${DeviceFleetName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
edge-packaging-job	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:edge-packaging-job/${EdgePackagingJobName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
edge-deployment-plan	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:edge-deployment/${EdgeDeploymentPlanName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
human-loop	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:human-loop/${HumanLoopName}`
flow-definition	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:flow-definition/${FlowDefinitionName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
human-task-ui	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:human-task-ui/${HumanTaskUiName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
hub	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:hub/${HubName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
hub-content	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:hub-content/${HubName}/${HubContentType}/${HubContentName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
inference-recommendations-job	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:inference-recommendations-job/${InferenceRecommendationsJobName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
inference-experiment	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:inference-experiment/${InferenceExperimentName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
labeling-job	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:labeling-job/${LabelingJobName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
workteam	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:workteam/${WorkteamName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
workforce	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:workforce/${WorkforceName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
domain	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:domain/${DomainId}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
user-profile	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:user-profile/${DomainId}/${UserProfileName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
space	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:space/${DomainId}/${SpaceName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
app	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:app/${DomainId}/${UserProfileName}/${AppType}/${AppName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
app-image-config	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:app-image-config/${AppImageConfigName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
studio-lifecycle-config	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:studio-lifecycle-config/${StudioLifecycleConfigName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
notebook-instance	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:notebook-instance/${NotebookInstanceName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
notebook-instance-lifecycle-config	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:notebook-instance-lifecycle-config/${NotebookInstanceLifecycleConfigName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
code-repository	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:code-repository/${CodeRepositoryName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
image	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:image/${ImageName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
image-version	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:image-version/${ImageName}/${Version}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
algorithm	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:algorithm/${AlgorithmName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
cluster	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:cluster/${ClusterId}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
training-job	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:training-job/${TrainingJobName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
processing-job	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:processing-job/${ProcessingJobName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
hyper-parameter-tuning-job	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:hyper-parameter-tuning-job/${HyperParameterTuningJobName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
training-plan	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:training-plan/${TrainingPlanName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
reserved-capacity	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:reserved-capacity/${RandomString}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
project	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:project/${ProjectName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
model-package	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:model-package/${ModelPackageName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:CurrentCustomerMetadataProperties/${MetadataKey} sagemaker:CurrentModelLifeCycleStage sagemaker:CurrentModelLifeCycleStageStatus sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
model-package-group	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:model-package-group/${ModelPackageGroupName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
model	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:model/${ModelName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
endpoint-config	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:endpoint-config/${EndpointConfigName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
endpoint	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:endpoint/${EndpointName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
inference-component	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:inference-component/${InferenceComponentName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
transform-job	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:transform-job/${TransformJobName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
compilation-job	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:compilation-job/${CompilationJobName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
optimization-job	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:optimization-job/${OptimizationJobName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
automl-job	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:automl-job/${AutoMLJobJobName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
monitoring-schedule	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:monitoring-schedule/${MonitoringScheduleName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
monitoring-schedule-alert	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:monitoring-schedule/${MonitoringScheduleName}/alert/${MonitoringScheduleAlertName}`
data-quality-job-definition	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:data-quality-job-definition/${DataQualityJobDefinitionName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
model-quality-job-definition	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:model-quality-job-definition/${ModelQualityJobDefinitionName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
model-bias-job-definition	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:model-bias-job-definition/${ModelBiasJobDefinitionName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
model-explainability-job-definition	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:model-explainability-job-definition/${ModelExplainabilityJobDefinitionName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
experiment	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:experiment/${ExperimentName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
experiment-trial	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:experiment-trial/${TrialName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
experiment-trial-component	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:experiment-trial-component/${TrialComponentName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
feature-group	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:feature-group/${FeatureGroupName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
pipeline	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:pipeline/${PipelineName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
pipeline-execution	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:pipeline/${PipelineName}/execution/${RandomString}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
artifact	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:artifact/${HashOfArtifactSource}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
context	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:context/${ContextName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
action	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:action/${ActionName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
lineage-group	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:lineage-group/${LineageGroupName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
model-card	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:model-card/${ModelCardName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
model-card-export-job	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:model-card/${ModelCardName}/export-job/${ExportJobName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
shared-model	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:shared-model/${SharedModelId}`
shared-model-event	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:shared-model-event/${EventId}`
sagemaker-catalog	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:sagemaker-catalog/${ResourceCatalogName}`
mlflow-tracking-server	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:mlflow-tracking-server/${MlflowTrackingServerName}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
compute-quota	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:compute-quota/${ComputeQuotaId}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
cluster-scheduler-config	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:cluster-scheduler-config/${ClusterSchedulerConfigId}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}
partner-app	`arn:${Partition}:sagemaker:${Region}:${Account}:partner-app/${AppId}`	aws:ResourceTag/${TagKey} sagemaker:ResourceTag/${TagKey}

Amazon SageMaker 的條件索引鍵

Amazon SageMaker 定義下列條件金鑰，可用於 IAM 政策的 Condition 元素。您可以使用這些索引鍵來縮小套用政策陳述式的條件。如需下表各欄的詳細資訊，請參閱條件索引鍵表。

若要檢視所有服務可用的全域條件索引鍵，請參閱AWS 全域條件內容索引鍵。

條件索引鍵	描述	類型
aws:RequestTag/${TagKey}	依出現在使用者向 SageMaker 服務提出之請求中的索引鍵，篩選存取	字串
aws:ResourceTag/${TagKey}	依標籤鍵值組來篩選存取	String
aws:TagKeys	依與請求中資源相關聯的所有標籤索引鍵名稱清單篩選存取權	ArrayOfString
sagemaker:AcceleratorTypes	依與請求中之資源相關聯的所有 Accelerator 類型清單篩選存取權	ArrayOfString
sagemaker:AppNetworkAccessType	依與請求中之資源相關聯的應用程式網路存取類型篩選存取權	String
sagemaker:CurrentCustomerMetadataProperties/${MetadataKey}	依與模型套件資源相關聯的目前中繼資料金鑰和值對篩選存取權	String
sagemaker:CurrentModelLifeCycleStage	依與模型套件資源相關聯的模型生命週期物件中階段欄位的目前值篩選存取權	String
sagemaker:CurrentModelLifeCycleStageStatus	依與模型套件資源相關聯的模型生命週期物件中 StageStatus 欄位的目前值篩選存取權	String
sagemaker:CustomerMetadataProperties/${MetadataKey}	依中繼資料鍵值組來篩選存取	String
sagemaker:CustomerMetadataPropertiesToRemove	依與請求中之模型套件資源相關聯的中繼資料屬性清單篩選存取權	ArrayOfString
sagemaker:DirectGatedModelAccess	用於拒絕對 SageMaker gated ModelReferences 的直接存取	String
sagemaker:DirectInternetAccess	依與請求中之資源相關聯的直接網際網路存取篩選存取權	String
sagemaker:DomainId	您可以使用 domainId 做為政策變數，篩選來自特定 SageMaker 網域的請求	String
sagemaker:DomainSharingOutputKmsKey	依與請求中之資源相關聯的網域共用輸出 KMS 金鑰篩選存取權	ARN
sagemaker:EnableRemoteDebug	依請求中的遠端偵錯組態篩選存取權	Bool
sagemaker:FeatureGroupDisableGlueTableCreation	依與請求中之特徵群組資源關聯的 DisableGlueTableCreation 標記來篩選存取權	Bool
sagemaker:FeatureGroupEnableOnlineStore	依與請求中之特徵群組資源關聯的標記來篩選存取權	Bool
sagemaker:FeatureGroupOfflineStoreConfig	依與請求中之特徵群組資源是否存在 OfflineStoreConfig 來篩選存取權。此存取篩選條件僅支援 Null 條件運算子	Bool
sagemaker:FeatureGroupOfflineStoreKmsKey	依與請求中之特徵群組資源相關聯的離線儲存 KMS 金鑰篩選存取權	ARN
sagemaker:FeatureGroupOfflineStoreS3Uri	依與請求中之特徵群組資源相關聯的離線儲存 s3 uri 篩選存取權	字串
sagemaker:FeatureGroupOnlineStoreKmsKey	依與請求中之特徵群組資源相關聯的線上儲存 KMS 金鑰篩選存取權	ARN
sagemaker:FileSystemAccessMode	依與請求中之資源相關聯的檔案系統存取模式篩選存取權	字串
sagemaker:FileSystemDirectoryPath	依與請求中之資源相關聯的檔案系統目錄路徑篩選存取權	字串
sagemaker:FileSystemId	依與請求中之資源相關聯的檔案系統 ID 篩選存取權	字串
sagemaker:FileSystemType	依與請求中之資源相關聯的檔案系統類型篩選存取權	字串
sagemaker:HomeEfsFileSystemKmsKey	依出現在使用者向 SageMaker 服務提出之請求中的索引鍵篩選存取權此金鑰已被取代。它已被 sagemaker:VolumeKmsKey 所取代	ARN
sagemaker:ImageArns	依與請求中之資源相關聯的所有影像 ARN 清單篩選存取權	ArrayOfARN
sagemaker:ImageVersionArns	依與請求中之資源相關聯的所有影像版本 ARN 清單篩選存取權	ArrayOfARN
sagemaker:InstanceTypes	依與請求中之資源相關聯的所有執行個體類型清單篩選存取權	ArrayOfString
sagemaker:InterContainerTrafficEncryption	依與請求中之資源相關聯的容器間流量加密篩選存取權	Bool
sagemaker:KeepAlivePeriod	依與請求中之資源相關聯的保活期間篩選存取	數值
sagemaker:MaxRuntimeInSeconds	依與請求中之資源相關聯的最大執行時間 (秒) 篩選存取權	數值
sagemaker:MinimumInstanceMetadataServiceVersion	依請求中資源使用的最低執行個體中繼資料服務版本篩選存取權	String
sagemaker:ModelApprovalStatus	依請求中模型套件的模型核准狀態篩選存取權	字串
sagemaker:ModelArn	依與請求中之資源相關聯的模型 ARN 篩選存取權	ARN
sagemaker:ModelLifeCycle:Stage	依請求中與模型套件資源相關聯的模型生命週期物件中的階段欄位篩選存取權	String
sagemaker:ModelLifeCycle:StageStatus	依請求中與模型套件資源相關聯的模型生命週期物件中的 stageStatus 欄位篩選存取權	String
sagemaker:NetworkIsolation	依與請求中之資源相關聯的網路隔離篩選存取權	Bool
sagemaker:OutputKmsKey	依與請求中之資源相關聯的輸出 KMS 金鑰篩選存取權	ARN
sagemaker:OwnerUserProfileArn	依與請求中之空間相關聯的 OwnerUserProfile arn 篩選存取權	ARN
sagemaker:PipelineVersionId	篩選對 Sagemaker 管道特定版本 IDs的存取	String
sagemaker:RemoteAccess	依與請求中空間相關聯的遠端存取旗標篩選存取權	String
sagemaker:ResourceTag/	依連接到資源之標籤鍵值對的開端字串篩選存取權	字串
sagemaker:ResourceTag/${TagKey}	依標籤鍵值組來篩選存取	字串
sagemaker:RootAccess	依與請求中之資源相關聯的根存取篩選存取權	String
sagemaker:SearchVisibilityCondition/${FilterKey}	將搜尋請求的結果限制為您可以存取的資源。${FilterKey} 是 VisibilityConditions 組態在搜尋請求中顯示的金鑰	String
sagemaker:ServerlessMaxConcurrency	依限制請求中用於無伺服器推論的最大並行數量篩選存取權	數值
sagemaker:ServerlessMemorySize	依限制請求中用於無伺服器推論的記憶體大小篩選存取權	數值
sagemaker:SpaceSharingType	依與請求中之空間相關聯的共用類型篩選存取權	String
sagemaker:TaggingAction	透過使用者可套用標籤的 API 動作來篩選存取權限。使用建立可標記資源的 API 操作名稱來篩選存取權限	String
sagemaker:TargetModel	依與請求中多模型端點相關聯的目標模型篩選存取權	String
sagemaker:UserProfileName	您可以使用 UserProfileName 做為政策變數，篩選來自 SageMaker 網域內特定使用者設定檔的請求。此內容索引鍵不適用於共用空間內的使用者設定檔	String
sagemaker:VolumeKmsKey	依與請求中之資源相關聯的磁碟區 KMS 金鑰篩選存取權	ARN
sagemaker:VpcSecurityGroupIds	依與請求中之資源相關聯的所有 VPC 安全群組 ID 清單篩選存取權	ArrayOfString
sagemaker:VpcSubnets	依與請求中之資源相關聯的所有 VPC 子網路清單篩選存取權	ArrayOfString
sagemaker:WorkteamArn	依與請求相關聯的工作團隊 ARN 篩選存取權	ARN
sagemaker:WorkteamType	依與請求相關聯的工作團隊類型篩選存取權這可能是公有群、私有群或開發商群	String

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