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# ペルソナリファレンス
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Amazon SageMaker Role Manager がさまざまな ML ペルソナに推奨アクセス許可を付与します。これには、一般的な ML 実務者の責任に対するユーザー実行ロールや、SageMaker AI の操作に必要な一般的なサービスインタラクションに対する AWS サービス実行ロールが含まれます。

各ペルソナには、選択した ML アクティビティの形式の推奨されるアクセス許可があります。定義済みの ML アクティビティとそのアクセス許可については、「[ML アクティビティリファレンス](role-manager-ml-activities.md)」を参照してください。

## データサイエンティストペルソナ
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このペルソナを使用して、SageMaker AI 環境で一般的な機械学習の開発と実験を行うためのアクセス許可を設定します。このペルソナには、あらかじめ選択されている以下の ML アクティビティが含まれます。
+ Studio Classic アプリケーションの実行
+ ML ジョブの管理
+ モデルの管理
+  AWS Glue テーブルの管理
+ Canvas AI サービス
+ Canvas MLOps
+ Canvas Kendra へのアクセス
+ MLflow の使用
+ MLflow AWS のサービスに必要なアクセス
+ Studio EMR Serverless アプリケーションの実行

## MLOps ペルソナ
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このペルソナを選択して、運用アクティビティのアクセス許可を設定します。このペルソナには、あらかじめ選択されている以下の ML アクティビティが含まれます。
+ Studio Classic アプリケーションの実行
+ モデルの管理
+ パイプラインの管理
+ 実験の検索と可視化
+ Amazon S3 へのフルアクセス

## SageMaker AI コンピューティングペルソナ
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**注記**  
SageMaker AI コンピューティングリソースがトレーニングや推論などのタスクを実行できるように、まずロールマネージャーを使用して SageMaker AI コンピューティングロールを作成することをお勧めします。SageMaker AI コンピューティングロールペルソナを使用して、ロールマネージャーでこのロールを作成します。SageMaker AI コンピューティングロールを作成したら、今後使用できるようにその ARN を書き留めておきます。

このペルソナには、事前に選択されている以下の ML アクティビティが含まれます。
+ 必要な AWS サービスへのアクセス