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Erstellen Sie eine VPC-Endpunktrichtlinie für SageMaker AI MLflow - Amazon SageMaker KI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Erstellen Sie eine VPC-Endpunktrichtlinie für SageMaker AI MLflow

Sie können eine Amazon VPC-Endpunktrichtlinie an die VPC-Endpunkte der Schnittstelle anhängen, die Sie für die Verbindung mit AI MLflow verwenden. SageMaker Die Endpunktrichtlinie steuert den Zugriff auf MLflow. Sie können Folgendes angeben:

  • Prinzipal, der die Aktionen ausführen kann.

  • Aktionen, die ausgeführt werden können

  • Die Ressourcen, für die Aktionen ausgeführt werden können.

Weitere Informationen finden Sie unter Steuern des Zugriffs auf Services mit VPC-Endpunkten.

Das folgende Beispiel für eine VPC-Endpunktrichtlinie legt fest, dass alle Benutzer, die Zugriff auf den Endpunkt haben, auf den von Ihnen angegebenen MLflow-Tracking-Server zugreifen dürfen. Der Zugriff auf andere Tracking-Server wird abgelehnt.

{
    "Statement": [
        {
            "Action": "sagemaker-mlflow:*",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": "*",
            "Resource": "arn:aws:sagemaker:AWS-Region:111122223333:mlflow-tracking-server/*"
        }
    ]
}