As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Requisitos do perfil de serviço para trabalhos de avaliação de modelo realizados por humanos Para criar um trabalho de avaliação de modelo com a participação de avaliadores humanos, é necessário especificar dois perfis de serviço. As listas a seguir resumem os requisitos de política do IAM para cada perfil de serviço que precisa ser especificado no console do Amazon Bedrock. **Resumo dos requisitos de política do IAM para o perfil de serviço do Amazon Bedrock** + Você deve anexar uma política de confiança que defina o Amazon Bedrock como entidade principal de serviço. + Você deve permitir que o Amazon Bedrock invoque os modelos selecionados em seu nome. + Você deve permitir que o Amazon Bedrock acesse o bucket do S3 que contém o conjunto de dados de prompts e o bucket do S3 onde você deseja que os resultados sejam salvos. + Permita que o Amazon Bedrock crie os recursos do grupo humano necessários em sua conta. + (Recomendado) Use um *bloco* de `Condition` para especificar as contas que podem ser acessadas. + (Opcional) Permita que o Amazon Bedrock descriptografe a chave do KMS, caso tenha criptografado o bucket do conjunto de dados de prompts ou o bucket do Amazon S3 em que deseja que os resultados sejam salvos. **Resumo dos requisitos da política do IAM para a função de serviço Amazon SageMaker AI** + Você deve anexar uma política de confiança que defina a SageMaker IA como principal do serviço. + Você deve permitir que a SageMaker IA acesse o bucket do S3 que contém seu conjunto de dados de prompt e o bucket do S3 onde você deseja que os resultados sejam salvos. + (Opcional) Você deve permitir que a SageMaker IA use suas chaves gerenciadas pelo cliente se tiver criptografado seu bucket de conjunto de dados imediato ou o local em que deseja obter os resultados. Para criar um perfil de serviço personalizado, consulte [Criar uma função usando políticas de confiança personalizadas](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create_for-custom.html) no *Guia do usuário do IAM*. **Ações do IAM exigidas pelo Amazon S3** O exemplo de política a seguir concede acesso aos buckets do S3 em que os resultados da avaliação de modelo são salvos e acesso ao conjunto de dados de prompts personalizado que você especificou. Você precisa vincular essa política à função de serviço de SageMaker IA e à função de serviço Amazon Bedrock. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowAccessToCustomDatasets", "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:GetObject", "s3:ListBucket" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::custom-prompt-dataset" ] }, { "Sid": "AllowAccessToOutputBucket", "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:GetObject", "s3:ListBucket", "s3:PutObject", "s3:GetBucketLocation", "s3:AbortMultipartUpload", "s3:ListBucketMultipartUploads" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::model_evaluation_job_output" ] } ] } ``` ------ **Ações do IAM necessária para o Amazon Bedrock** Para permitir que o Amazon Bedrock invoque o modelo que você planeja especificar no trabalho de avaliação de modelo automática, anexe a política a seguir ao perfil de serviço do Amazon Bedrock. Na seção `"Resource"` da política, especifique também pelo menos um ARN de um modelo ao qual você tem acesso. Para usar um modelo criptografado com uma chave do KMS gerenciada pelo cliente, adicione as ações e os recursos necessários do IAM ao perfil de serviço do IAM. Você também deve adicionar quaisquer AWS KMS elementos-chave de política necessários. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowAccessToBedrockResources", "Effect": "Allow", "Action": [ "bedrock:InvokeModel", "bedrock:InvokeModelWithResponseStream", "bedrock:CreateModelInvocationJob", "bedrock:StopModelInvocationJob", "bedrock:GetProvisionedModelThroughput", "bedrock:GetInferenceProfile", "bedrock:ListInferenceProfiles", "bedrock:GetImportedModel", "bedrock:GetPromptRouter", "sagemaker:InvokeEndpoint" ], "Resource": [ "arn:aws:bedrock:*::foundation-model/*", "arn:aws:bedrock:*:111122223333:inference-profile/*", "arn:aws:bedrock:*:111122223333:provisioned-model/*", "arn:aws:bedrock:*:111122223333:imported-model/*", "arn:aws:bedrock:*:111122223333:application-inference-profile/*", "arn:aws:bedrock:*:111122223333:default-prompt-router/*", "arn:aws:sagemaker:*:111122223333:endpoint/*", "arn:aws:bedrock:*:111122223333:marketplace/model-endpoint/all-access" ] } ] } ``` ------ **Ações do IAM necessárias para o Amazon Augmented AI** Também é necessário criar uma política que permita que o Amazon Bedrock crie recursos relacionados aos trabalhos de avaliação de modelo realizados por humanos. Como o Amazon Bedrock cria os recursos necessários para iniciar o trabalho de avaliação de modelo, você deve usar `"Resource": "*"`. Anexe essa política ao perfil de serviço do Amazon Bedrock. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "ManageHumanLoops", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:StartHumanLoop", "sagemaker:DescribeFlowDefinition", "sagemaker:DescribeHumanLoop", "sagemaker:StopHumanLoop", "sagemaker:DeleteHumanLoop" ], "Resource": "*" } ] } ``` ------ **Requisitos para entidade principal do serviço (Amazon Bedrock)** Você também deve especificar uma política de confiança que defina o Amazon Bedrock como entidade principal de serviço. Isso permite que o Amazon Bedrock assuma o perfil. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowBedrockToAssumeRole", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "bedrock.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole", "Condition": { "StringEquals": { "aws:SourceAccount": "111122223333" }, "ArnEquals": { "aws:SourceArn": "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:evaluation-job/*" } } } ] } ``` ------ **Requisitos principais do serviço (SageMaker IA)** Especifique também uma política de confiança que defina o Amazon Bedrock como a entidade principal de serviço. Isso permite que a SageMaker IA assuma o papel. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowSageMakerToAssumeRole", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "sagemaker.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] } ``` ------