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AWS Amazon SageMaker AI 모델 사용자 지정을 위한 관리형 정책
이러한 AWS 관리형 정책은 Amazon SageMaker AI 모델 사용자 지정을 사용하는 데 필요한 권한을 추가합니다. 정책은 AWS 계정에서 사용할 수 있으며 SageMaker AI 콘솔에서 생성된 실행 역할에서 사용됩니다.
주제
AWS 관리형 정책: AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess
이 정책은 서버리스 훈련, 사용자 지정 보상 함수 강화 학습, 모델 평가, Amazon SageMaker SageMaker AI의 모델 사용자 지정 워크플로에 필요한 권한을 부여합니다.
권한 세부 정보
이 AWS 관리형 정책에는 다음 권한이 포함됩니다.
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sagemaker- 보안 주체가 SageMaker Hub 콘텐츠를 관리하고, 훈련 작업, 파이프라인, 추론 구성 요소가 있는 엔드포인트, 모델 패키지, 계보 추적, MLflow 실험 추적을 생성 및 관리하고, 모델 사용자 지정 리소스 전반에서 검색 및 태그 지정 작업을 수행할 수 있도록 허용합니다. -
sagemaker-mlflow- 보안 주체가 MLflow 추적 UI에 액세스하고, 실험 및 실행을 생성하고, 지표, 파라미터 및 모델을 로깅할 수 있도록 허용합니다. -
s3- 보안 주체가 JumpStart 버킷에서 객체를 읽고 보안 주체의 자체 계정으로 제한된 "sagemaker"(대/소문자 비구분)가 포함된 S3 버킷의 객체를 읽거나 쓸 수 있도록 허용합니다. -
lambda- 보안 주체가 사용자 지정 보상 함수에 대해 "SageMaker"(대/소문자 비구분)가 포함된 이름으로 Lambda 함수를 나열, 생성, 삭제, 호출 및 가져올 수 있도록 허용합니다. 또한 AWS SDK Lambda 계층에 대한 읽기 액세스를 허용합니다. -
bedrock- 보안 주체가 사용자 지정 모델 및 평가 작업을 생성하고, 모델을 가져오고, 모델(스트리밍 포함)을 호출하고, 파운데이션 모델 및 프로비저닝된 처리량을 나열할 수 있도록 허용합니다. -
ecr- 보안 주체가 컨테이너 이미지를 가져오고 추론을 위한 권한 부여 토큰을 가져올 수 있습니다.Resource: *를 사용하여 AWS 딥 러닝 컨테이너 계정에서 교차 계정 풀을 지원합니다. -
application-autoscaling- 보안 주체가 추론 엔드포인트 자동 크기 조정을 위한 확장 가능 대상을 설명할 수 있도록 허용합니다. -
logs- 보안 주체가 SageMaker 로그 그룹()에 대한 CloudWatch Logs를 읽고 쓸 수 있도록 허용합니다/aws/sagemaker/*. -
iam- 보안 주체가 SageMaker, Lambda 및 Bedrock 서비스에 역할을 전달할 수 있도록 허용합니다. PassRole은 역할 이름 지정 규칙(*SageMaker*SageMaker의 경우 , LambdaSageMakerForLambda*의 경우 , BedrockSageMakerForBedrock*의 경우 ) 및iam:PassedToService조건에 따라 범위가 지정됩니다.ListRolesUI 드롭다운도 허용합니다. -
kms- 보안 주체가 작업 구성에 대한 키를 설명하고 별칭을 나열할 수 있도록 허용합니다. 읽기 전용. -
ec2- 보안 주체가 작업 구성에 대한 VPCs를 설명할 수 있도록 허용합니다. 읽기 전용.
예권한 정책
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모델 사용자 지정 관리형 정책에 대한 Amazon SageMaker AI 업데이트
이 서비스가 이러한 변경 사항을 추적하기 시작한 이후부터 Amazon SageMaker AI 모델 사용자 지정을 위한 AWS 관리형 정책 업데이트에 대한 세부 정보를 봅니다. 이 페이지의 변경 사항에 대한 자동 알림을 받으려면 SageMaker AI Document history 페이지에서 RSS 피드를 구독하세요.
| 정책 | 버전 | 변경 | Date |
|---|---|---|---|
AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess - 새 정책 |
1 |
초기 정책 |
2026년 5월 22일 |
