機器學習 (ML) 活動參考

機器學習活動是需要特定IAM權限的機器學習 SageMaker 相關的一般 AWS 工作。使用 Amazon SageMaker 角色管理員建立角色時，每個角色都會建議相關的 ML 活動。您可以選取任何其他機器學習 (ML) 活動，或取消選取任何建議的 ML 活動，以建立符合您獨特商業需求的角色。

Amazon SageMaker 角色管理員為下列 ML 活動提供預先定義的許可：

機器學習 (ML) 活動	Description
訪問所需 AWS 服務	訪問 Amazon S3，AmazonECR，Amazon 和 Amazon CloudWatch 的許可EC2。工作和端點的執行角色是必須的。
運行工作室經典應用	在工作室傳統環境中操作的權限。網域和使用者設定檔執行角色是必須的。
管理機器學習 (ML) 工作	稽核、查詢歷程和視覺化實驗的許可。
管理模型	在其生命週期中管理 SageMaker 工作的權限。
管理端點	管理 SageMaker 端點部署和更新的權限。
管理管道	管理管 SageMaker 道和管線執行的權限。
管理實驗	管理實 SageMaker 驗和試驗的權限。
搜尋和視覺化實驗	稽核、查詢歷程和視覺化實驗的許可。
管理模型監控	管理 SageMaker 模型監視器監視排程的權限。
S3 完整存取權	許可以執行所有 Amazon S3 操作。
S3 儲存貯體存取	在指定 S3 儲存貯體上執行作業的許可。
查詢 Athena 工作群組	執行和管理 Amazon Athena 查詢的許可。
使用 MLflow	管理中實驗、執行和模型的權限MLflow。
管理MLflow追蹤伺服器	管理、啟動和停止MLflow追蹤伺服器的權限。
下列項目所需的 AWS 服務存取 MLflow	MLflow追蹤伺服器存取 S3、Secrets Manager 和模型登錄的權限。