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VPC エンドポイントの作成

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VPC エンドポイントの作成 - Amazon SageMaker AI

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

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インターフェイスエンドポイントを作成して、SageMaker AI MLflow に接続できます。手順については、「インターフェイスエンドポイントの作成」を参照してください。SageMaker AI MLflow に接続する VPC 内のすべてのサブネットのインターフェイスエンドポイントを必ず作成してください。

インターフェイスエンドポイントを作成する際は、エンドポイントのセキュリティグループが HTTPS トラフィックのインバウンドアクセスとアウトバウンドアクセスを許可していることを確認する必要があります。詳細については、「VPC エンドポイントでサービスへのアクセスを制御する」を参照してください。

注記

SageMaker AI MLflow に接続するためのインターフェイスエンドポイントを作成するだけでなく、Amazon SageMaker API に接続するためのインターフェイスエンドポイントを作成します。ユーザーが CreatePresignedMlflowTrackingServerUrlを呼び出して SageMaker AI MLflow に接続する URL を取得すると、その呼び出しは SageMaker API への接続に使用されるインターフェイスエンドポイントを経由します。

インターフェイスエンドポイントを作成するときに、サービス名として aws.sagemaker.AWS リージョン.experiments を指定します。インターフェイスエンドポイントを作成したら、エンドポイントのプライベート DNS を有効にします。SageMaker Python SDK を使用して VPC 内から SageMaker AI MLflow に接続する場合、パブリックインターネットではなくインターフェイスエンドポイントを介して接続します。

内では AWS Management Console、次の手順を使用してエンドポイントを作成できます。

エンドポイントを作成するには
  1. [Amazon Virtual Private Cloud コンソール] に移動します。

  2. [エンドポイント] に移動します。

  3. [エンドポイントの作成] を選択します。

  4. (オプション) [名前 (タグ)] でエンドポイントの名前を指定します。

  5. [サービス] の下の検索バーで、[実験] を指定します。

  6. 作成するエンドポイントを選択します。

  7. [VPC] では、VPC の名前を指定します。

  8. [エンドポイントの作成] を選択します。

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