ML アクティビティリファレンス

ML アクティビティは、特定の IAM アクセス許可 SageMaker を必要とする による機械学習に関連する一般的な AWS タスクです。各ペルソナは、Amazon Role Manager でロールを作成するときに、関連する ML SageMaker アクティビティを提案します。追加のアクティビティを選択するか、推奨される ML アクティビティをすべて選択解除して、独自のビジネスニーズを満たすロールを作成できます。

Amazon SageMaker Role Manager には、以下の ML アクティビティに対する事前定義されたアクセス許可があります。

ML アクティビティ	説明
必要な AWS サービスにアクセスする	Amazon S3、Amazon ECR、Amazon 、 CloudWatchおよび Amazon EC2 へのアクセス許可。ジョブとエンドポイントの実行ロールに必要。
Studio Classic アプリケーションを実行する	Studio Classic 環境内で動作するためのアクセス許可。ドメインとユーザープロファイルの実行ロールに必要。
ML ジョブの管理	実験を監査、リネージクエリ、視覚化するアクセス許可。
モデルの管理	ライフサイクル全体で SageMaker ジョブを管理するアクセス許可。
エンドポイントの管理	SageMaker エンドポイントのデプロイと更新を管理するアクセス許可。
パイプラインの管理	SageMaker パイプラインとパイプライン実行を管理するアクセス許可。
実験の管理	SageMaker 実験とトライアルを管理するためのアクセス許可。
実験の検索と視覚化	実験を監査、リネージクエリ、視覚化するアクセス許可。
モデルモニタリングの管理	SageMaker Model Monitor のモニタリングスケジュールを管理するアクセス許可。
S3 フルアクセス	Amazon S3 のすべての操作を実行するアクセス許可。
S3 バケットアクセス	指定した S3 バケットで操作を実行するアクセス許可。
Athena ワークグループのクエリ	Amazon Athena クエリを実行および管理するアクセス許可。
MLflow を使用する	MLflow で実験、実行、モデルを管理するアクセス許可。
MLflow Tracking Server の管理	MLflow Tracking Server を管理、起動、停止するアクセス許可。
MLflow AWS のサービスに必要なアクセス	MLflow Tracking Server が S3、Secrets Manager、および Model Registry にアクセスするためのアクセス許可。