Amazon SageMaker AI 的 AWS 托管式策略
要向用户、组和角色添加权限,与自己编写策略相比,使用 AWS 托管式策略更简单。创建仅为团队提供所需权限的 IAM 客户管理型策略需要时间和专业知识。要快速入门,您可以使用我们的 AWS 托管式策略。这些策略涵盖常见使用案例,可在您的 AWS 账户中使用。有关 AWS 托管式策略的更多信息,请参阅《IAM 用户指南》中的 AWS 托管式策略。
AWS 服务负责维护和更新 AWS 托管式策略。您无法更改 AWS 托管式策略中的权限。服务偶尔会向 AWS 托管式策略添加额外权限以支持新特征。此类更新会影响附加策略的所有身份(用户、组和角色)。当启动新特征或新操作可用时,服务最有可能会更新 AWS 托管式策略。服务不会从 AWS 托管式策略中删除权限,因此策略更新不会破坏您的现有权限。
此外,AWS 还支持跨多种服务的工作职能的托管式策略。例如,ReadOnlyAccess AWS 托管策略提供对所有 AWS 服务和资源的只读访问权限。当服务启动新特征时,AWS 会为新操作和资源添加只读权限。有关工作职能策略的列表和说明,请参阅 IAM 用户指南中的适用于工作职能的 AWS 托管式策略。
重要
我们建议您使用允许执行使用案例的最严格的策略。
以下 AWS 托管式策略(可附加到您账户中的用户)特定于 Amazon SageMaker AI:
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AmazonSageMakerFullAccess– 授予对 Amazon SageMaker AI 和 SageMaker AI 地理空间资源以及受支持操作的完全访问权限。这不提供无限制的 Amazon S3 访问权限,但支持具有特定sagemaker标签的存储桶和对象。此策略允许将所有 IAM 角色传递给 Amazon SageMaker AI,但仅允许将包含“AmazonSageMaker”的 IAM 角色传递给 AWS Glue、AWS Step Functions 和 AWS RoboMaker 服务。 -
AmazonSageMakerReadOnly– 授予对 Amazon SageMaker AI 资源的只读访问权限。
以下 AWS 托管式策略也可以附加到您账户中的用户,但不建议使用:
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AdministratorAccess– 为所有 AWS 服务和账户中的所有资源授予所有操作权限。 -
DataScientist– 授予广泛的权限,以涵盖数据科学家所遇到的大多数使用案例(主要用于分析和商业智能)。
您可以通过登录到 IAM 控制台并搜索这些权限策略来查看它们。
此外,您还可以创建自己的自定义 IAM 策略,以授予 Amazon SageMaker AI 操作和资源的相关权限(在需要它们时)。您可以将这些自定义策略附加到需要它们的用户或组。
主题
AWS 托管式策略:AmazonSageMakerFullAccess
此策略授予管理权限,允许主体完全访问所有 Amazon SageMaker AI 和 SageMaker AI 地理空间资源和操作。该策略还提供对相关服务的部分访问权限。此策略允许将所有 IAM 角色传递给 Amazon SageMaker AI,但仅允许将包含“AmazonSageMaker”的 IAM 角色传递给 AWS Glue、AWS Step Functions 和 AWS RoboMaker 服务。此策略不包括创建 Amazon SageMaker AI 域的权限。有关创建域所需策略的信息,请参阅完成 Amazon SageMaker AI 的先决条件。
权限详细信息
该策略包含以下权限。
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application-autoscaling- 允许主体自动扩展 SageMaker AI 实时推理端点。 -
athena- 允许主体从 Amazon Athena 中查询数据目录、数据库和表元数据的列表。 -
aws-marketplace- 允许主体查看 AWS AI Marketplace 订阅。如果您想访问 AWS Marketplace 中订阅的 SageMaker AI 软件,则需要此权限。 -
cloudformation- 允许主体获取使用 SageMaker AI JumpStart 解决方案和 Pipelines 时所需的 AWS CloudFormation 模板。SageMaker AI JumpStart 创建了运行端到端机器学习解决方案所需的资源,这些解决方案将 SageMaker AI 与其他 AWS 服务联系起来。SageMaker AI Pipelines 可创建由 Service Catalog 支持的新项目。 -
cloudwatch- 允许主体发布 CloudWatch 指标,与警报交互以及将日志上传到您账户中的 CloudWatch Logs。 -
codebuild- 允许主体存储 SageMaker AI 管道和项目的 AWS CodeBuild 构件。 -
codecommit- AWS CodeCommit 与 SageMaker AI Notebook 实例集成时所需。 -
cognito-idp- Amazon SageMaker Ground Truth 定义私有人力和工作团队时所需。 -
ec2- 当您为 SageMaker AI 作业、模型、端点和笔记本实例指定 Amazon VPC 时,SageMaker AI 需要该权限来管理 Amazon EC2 资源和网络接口。 -
ecr:需要为 Amazon SageMaker Studio Classic(自定义映像)、训练、处理、批量推理和推理端点提取和存储 Docker 构件。在 SageMaker AI 中使用您自己的容器时也需要该权限。代表用户创建和移除自定义映像时需要获得 SageMaker AI JumpStart 解决方案的额外权限。 -
elasticfilesystem- 允许主体访问 Amazon Elastic File System。这是 SageMaker AI 使用 Amazon Elastic File System 中的数据来源训练机器学习模型时所需。 -
fsx- 允许主体访问 Amazon FSx。这是 SageMaker AI 使用 Amazon FSx 中的数据来源训练机器学习模型时所需。 -
glue- 从 SageMaker AI Notebook 实例中预处理推理管道时所需。 -
groundtruthlabeling- Ground Truth 标注作业所需。可通过 Ground Truth 控制台访问groundtruthlabeling端点。 -
iam- 向 SageMaker AI 控制台授予对可用 IAM 角色的访问权限并创建与服务相关的角色时所需。 -
kms- 向 SageMaker AI 控制台授予对可用 AWS KMS 密钥的访问权限并为作业和端点中任何指定的 AWS KMS 别名检索这些密钥时所需。 -
lambda- 允许主体调用和获取 AWS Lambda 函数列表。 -
logs- 允许 SageMaker AI 作业和端点发布日志流时所需。 -
redshift- 允许主体访问 Amazon Redshift 集群凭证。 -
redshift-data- 允许主体使用 Amazon Redshift 中的数据来运行、描述和取消语句;获取语句结果;以及列出架构和表。 -
robomaker- 允许主体拥有创建、获取描述和删除 AWS RoboMaker 模拟应用程序和作业的完全访问权限。这也是在笔记本实例上运行强化学习示例时所需。 -
s3, s3express– 允许主体完全访问与 SageMaker AI 有关的 Amazon S3 和 Amazon S3 Express 资源,但不能访问所有 Amazon S3 或 Amazon S3 Express。 -
sagemaker– 允许主体在 SageMaker AI 用户配置文件中列出标签,并在 SageMaker AI 应用程序和空间中添加标签。仅允许访问 sagemaker:WorkteamType 为“private-crowd”或“vendor-crowd”的 SageMaker AI 流定义。允许跨所有支持训练计划功能的 AWS 区域,在 SageMaker 训练作业以及 SageMaker HyperPod 集群内,使用和描述 SageMaker AI 训练计划及预留容量。 -
sagemaker和sagemaker-geospatial– 允许主体只读访问 SageMaker AI 域和用户配置文件。 -
secretsmanager- 允许主体完全访问 AWS Secrets Manager。主体可以安全地加密、存储和检索数据库和其他服务的凭证。对于带有使用 GitHub 的 SageMaker AI 代码存储库的 SageMaker AI Notebook 实例,也需要该权限。 -
servicecatalog- 允许主体使用 Service Catalog。主体可以创建预置产品,获取预置产品列表,更新或终止预置产品,例如使用 AWS 资源部署的服务器、数据库、网站或应用程序。这是 SageMaker AI JumpStart 和 Projects 在用户中查找和读取服务目录产品并启动 AWS 资源所需。 -
sns- 允许主体获取 Amazon SNS 主题列表。启用了同步推理功能的端点需要该权限来通知用户推理已完成。 -
states- SageMaker AI JumpStart 和 Pipelines 使用服务目录创建阶跃函数资源时所需。 -
tag– SageMaker AI Pipelines 在 Studio Classic 中渲染所需的参数。Studio Classic 需要使用特定sagemaker:project-id标记键标记的资源。这需要tag:GetResources权限。
AWS 托管式策略:AmazonSageMakerReadOnly
此策略授予通过 AWS 管理控制台 和 SDK 对 Amazon SageMaker AI 进行只读访问的权限。
权限详细信息
该策略包含以下权限。
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application-autoscaling– 允许用户浏览可扩展 SageMaker AI 实时推理端点的描述。 -
aws-marketplace- 允许用户查看 AWS AI Marketplace 订阅。 -
cloudwatch- 允许用户接收 CloudWatch 警报。 -
cognito-idp- Amazon SageMaker Ground Truth 浏览私有人力和工作团队的描述和列表时所需。 -
ecr- 读取 Docker 构件以进行训练和推理时所需。
SageMaker AI 对 AWS 托管式策略的更新
查看有关适用于 SageMaker AI 的 AWS 托管式策略更新的详细信息(从该服务开始跟踪这些更改开始)。
| 策略 | 版本 | 更改 | 日期 |
|---|---|---|---|
AmazonSageMakerFullAccess – 对现有策略的更新 |
27 |
|
2024 年 12 月 4 日 |
AmazonSageMakerFullAccess – 对现有策略的更新 |
26 |
添加 |
2024 年 3 月 29 日 |
AmazonSageMakerFullAccess - 对现有策略的更新 |
25 |
添加 |
2023 年 11 月 30 日 |
AmazonSageMakerFullAccess - 对现有策略的更新 |
24 |
添加 |
2022 年 11 月 30 日 |
AmazonSageMakerFullAccess - 对现有策略的更新 |
23 |
添加 |
2022 年 6 月 29 日 |
AmazonSageMakerFullAccess - 对现有策略的更新 |
22 |
添加 |
2022 年 5 月 1 日 |
AmazonSageMakerReadOnly – 对现有策略的更新 |
11 |
添加 |
2021 年 12 月 1 日 |
AmazonSageMakerFullAccess - 对现有策略的更新 |
21 |
为启用了异步推理的端点添加 |
2021 年 9 月 8 日 |
AmazonSageMakerFullAccess - 对现有策略的更新 |
20 |
更新 |
2021 年 7 月 15 日 |
AmazonSageMakerReadOnly - 对现有策略的更新 |
10 |
为 SageMaker AI Feature Store 添加了新的 API |
2021 年 6 月 10 日 |
|
SageMaker AI 开始跟踪其 AWS 托管式策略的更改。 |
2021 年 6 月 1 日 |