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Complete los requisitos previos de Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker AI
Inscríbase en una Cuenta de AWS(Opcional) Configure el AWS CLI

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Complete los requisitos previos de Amazon SageMaker AI

Para poder configurar Amazon SageMaker AI, debe cumplir los siguientes requisitos previos.

  • Obligatorio: tendrás que crear una cuenta de Amazon Web Services (AWS) para acceder a todos los AWS servicios y recursos de la cuenta.

  • Muy recomendable: le recomendamos encarecidamente que cree un usuario administrativo para administrar AWS los recursos de la cuenta, a fin de cumplir con las mejores prácticas de seguridad de IAM. Se supone que tiene un usuario administrativo para muchas de las tareas administrativas de la guía para desarrolladores de SageMaker IA.

  • Opcional: configura el AWS Command Line Interface (AWS CLI) si quieres gestionar AWS los servicios y recursos de la cuenta mediante AWS CLI.

Inscríbase en una Cuenta de AWS

Para empezar AWS, necesitas un Cuenta de AWS. Para obtener información sobre cómo crear un Cuenta de AWS, consulte Cómo empezar con un Cuenta de AWS en la Guía de AWS Account Management referencia.

Al crear un usuario administrativo para configurar la SageMaker IA, el usuario administrativo debe incluir permisos específicos para crear recursos de SageMaker IA. Para ver los permisos, expanda la siguiente sección de permisos de administrador.

Al crear el usuario administrativo siguiendo las instrucciones anteriores, el usuario administrativo ya debería incluir los permisos contenidos en la AmazonSageMakerFullAccesspolítica, así como los siguientes permisos. Estas políticas son necesarias para crear un dominio de SageMaker IA, entre otras tareas.

Si quieres crear tu propia política personalizada, estos permisos son necesarios para crear un dominio y configurar la SageMaker IA. Para obtener más información sobre cómo añadir políticas, consulte Adición y eliminación de permisos de identidad de IAM en la Guía del usuario de AWS Identity and Access Management .

JSON
{
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "sagemaker:*"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:sagemaker:*:*:domain/*",
                "arn:aws:sagemaker:*:*:user-profile/*",
                "arn:aws:sagemaker:*:*:app/*",
                "arn:aws:sagemaker:*:*:flow-definition/*"
            ]
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "iam:GetRole",
                "servicecatalog:*"
            ],
            "Resource": [
                "*"
            ]
        }
    ]
}

Opcional: si tiene intención de administrar AWS los servicios y recursos de la cuenta mediante el AWS CLI, siga las instrucciones siguientes ((Opcional) Configure el AWS CLI).

Una vez que haya completado los requisitos previos, continúe con las instrucciones de configuración. Para continuar con las instrucciones de configuración, seleccione una de las siguientes opciones.

  • Uso de la configuración rápida: configuración más rápida para usuarios individuales con los ajustes predeterminados.

  • Uso de la configuración personalizada: configuración avanzada para administradores empresariales de machine learning (ML). La opción ideal para los administradores de aprendizaje automático que configuran la SageMaker IA para varios usuarios o para una organización.

(Opcional) Configure el AWS CLI

Para administrar su dominio y otros AWS servicios y recursos mediante el AWS CLI, complete la configuración que se indica AWS CLI en la sección Configuración del AWS Command Line Interface manual del usuario de la versión 2.

Una vez que haya completado los requisitos previos, continúe con las instrucciones de configuración. Para continuar con las instrucciones de configuración, seleccione una de las siguientes opciones.

  • Uso de la configuración rápida: configuración más rápida para usuarios individuales con los ajustes predeterminados.

  • Uso de la configuración personalizada: configuración avanzada para administradores empresariales de machine learning (ML). La opción ideal para los administradores de aprendizaje automático que configuran la SageMaker IA para varios usuarios o para una organización.