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# VPC エンドポイントの作成
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SageMaker AI MLflow に接続するには、インターフェイスエンドポイントを作成できます。手順については、「[インターフェイスエンドポイントの作成](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpce-interface.html#create-interface-endpoint)」を参照してください。SageMaker AI MLflow に接続する VPC 内のすべてのサブネットに対してインターフェイスエンドポイントを作成する必要があります。

インターフェイスエンドポイントを作成する際は、エンドポイントのセキュリティグループが HTTPS トラフィックのインバウンドアクセスとアウトバウンドアクセスを許可していることを確認する必要があります。詳細については、「[VPC エンドポイントでサービスへのアクセスを制御する](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/vpc-endpoints-access.html#vpc-endpoints-security-groups)」を参照してください。

**注記**  
SageMaker AI MLflow に接続するためのインターフェイスエンドポイントを作成する以外にも、Amazon SageMaker API に接続するためのインターフェイスエンドポイントを作成する必要があります。ユーザーが [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreatePresignedMlflowTrackingServerUrl.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreatePresignedMlflowTrackingServerUrl.html) を呼び出して SageMaker AI MLflow に接続するための URL を取得する際、この呼び出しは SageMaker API への接続に使用されるインターフェイスエンドポイントを経由します。

インターフェイスエンドポイントを作成するときに、サービス名として **aws.sagemaker.*AWS リージョン*.experiments** を指定します。インターフェイスエンドポイントを作成したら、エンドポイントのプライベート DNS を有効にします。SageMaker Python SDK を使用して VPC 内から SageMaker AI MLflow に接続する場合は、パブリックインターネットではなくインターフェイスエンドポイントを介して接続します。

内で AWS マネジメントコンソール、次の手順を使用してエンドポイントを作成できます。

**エンドポイントを作成するには**

1. [[Amazon Virtual Private Cloud コンソール]](https://console.aws.amazon.com/vpcconsole) に移動します。

1. **[エンドポイント]** に移動します。

1. **エンドポイントの作成** を選択します。

1. (オプション) **[名前 (タグ)]** でエンドポイントの名前を指定します。

1. **[サービス]** の下の検索バーで、**[実験]** を指定します。

1. 作成するエンドポイントを選択します。

1. **[VPC]** では、VPC の名前を指定します。

1. **エンドポイントの作成** を選択します。