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# Amazon Machine Learning 的操作、资源和条件键
<a name="list_amazonmachinelearning"></a>

Amazon Machine Learning（服务前缀：`machinelearning`）提供以下服务特定的资源、操作和条件上下文键以在 IAM 权限策略中使用。

参考：
+ 了解如何[配置该服务](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/)。
+ 查看[适用于该服务的 API 操作列表](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/)。
+ 了解如何[使用 IAM](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/controlling-access-to-amazon-ml-resources-by-using-iam.html) 权限策略保护该服务及其资源。

**Topics**
+ [Amazon Machine Learning 定义的操作](#amazonmachinelearning-actions-as-permissions)
+ [Amazon Machine Learning 定义的资源类型](#amazonmachinelearning-resources-for-iam-policies)
+ [Amazon Machine Learning 的条件键](#amazonmachinelearning-policy-keys)

## Amazon Machine Learning 定义的操作
<a name="amazonmachinelearning-actions-as-permissions"></a>

您可以在 IAM 策略语句的 `Action` 元素中指定以下操作。可以使用策略授予在 AWS中执行操作的权限。您在策略中使用一项操作时，通常使用相同的名称允许或拒绝对 API 操作或 CLI 命令的访问。但在某些情况下，单一动作可控制对多项操作的访问。还有某些操作需要多种不同的动作。

操作表的**访问级别**列描述如何对操作进行分类（列出、读取、权限管理或标记）。此分类可以帮助您了解当您在策略中使用操作时，相应操作授予的访问级别。有关访问级别的更多信息，请参阅[策略摘要中的访问级别](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_understand-policy-summary-access-level-summaries.html)。

操作表的**资源类型**列指示每项操作是否支持资源级权限。如果该列没有任何值，您必须在策略语句的 `Resource` 元素中指定策略应用的所有资源（“\*”）。通过在 IAM policy 中使用条件来筛选访问权限，以控制是否可以在资源或请求中使用特定标签键。如果操作具有一个或多个必需资源，则调用方必须具有使用这些资源来使用该操作的权限。必需资源在表中以星号 (\*) 表示。如果您在 IAM policy 中使用 `Resource` 元素限制资源访问权限，则必须为每种必需的资源类型添加 ARN 或模式。某些操作支持多种资源类型。如果资源类型是可选的（未指示为必需），则可以选择使用一种可选资源类型。

操作表的**条件键**列包括可以在策略语句的 `Condition` 元素中指定的键。有关与服务资源关联的条件键的更多信息，请参阅资源类型表的**条件键**列。

操作表的**依赖操作**列显示成功调用操作可能需要的其他权限。除了操作本身的权限以外，可能还需要这些权限。若某个操作指定依赖操作，则这些依赖关系可能适用于为该操作定义的其他资源，而不仅仅是表中列出的第一个资源。

**注意**  
资源条件键在[资源类型](#amazonmachinelearning-resources-for-iam-policies)表中列出。您可以在操作表的**资源类型（\* 为必需）**列中找到应用于某项操作的资源类型的链接。资源类型表中的资源类型包括**条件密钥**列，这是应用于操作表中操作的资源条件键。

有关下表中各列的详细信息，请参阅[操作表](reference_policies_actions-resources-contextkeys.html#actions_table)。


****  


- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_AddTags.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_AddTags.html) **
  - **描述:** 为某一对象添加一个或多个标签，上限为 10 个。每个标签由一个键和一个可选值组成
  - **访问级别:** Tagging
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-batchprediction](#amazonmachinelearning-batchprediction)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-evaluation](#amazonmachinelearning-evaluation)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-mlmodel](#amazonmachinelearning-mlmodel)  / **条件键:**  / **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateBatchPrediction.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateBatchPrediction.html) **
  - **描述:** 生成一组观察的预测
  - **访问级别:** 写入
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-batchprediction](#amazonmachinelearning-batchprediction)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-mlmodel](#amazonmachinelearning-mlmodel)  / **条件键:**  / **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateDataSourceFromRDS.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateDataSourceFromRDS.html) **
  - **描述:** 从 Amazon RDS 创建 DataSource 对象
  - **访问级别:** 写入
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateDataSourceFromRedshift.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateDataSourceFromRedshift.html) **
  - **描述:**  DataSource 从托管在 Amazon Redshift 集群上的数据库创建
  - **访问级别:** 写入
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateDataSourceFromS3.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateDataSourceFromS3.html) **
  - **描述:** 从 S3 创建 DataSource 对象
  - **访问级别:** 写入
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateEvaluation.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateEvaluation.html) **
  - **描述:** 创建 MLModel 的新评估
  - **访问级别:** Write
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-evaluation](#amazonmachinelearning-evaluation)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-mlmodel](#amazonmachinelearning-mlmodel)  / **条件键:**  / **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateMLModel.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateMLModel.html) **
  - **描述:** 新建 MLModel
  - **访问级别:** Write
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-mlmodel](#amazonmachinelearning-mlmodel)  / **条件键:**  / **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateRealtimeEndpoint.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_CreateRealtimeEndpoint.html) **
  - **描述:** 创建 MLModel 的实时终端节点
  - **访问级别:** 写入
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-mlmodel](#amazonmachinelearning-mlmodel) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DeleteBatchPrediction.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DeleteBatchPrediction.html) **
  - **描述:** 将 DELETED 状态分配给 a BatchPrediction，使其无法使用
  - **访问级别:** 写入
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-batchprediction](#amazonmachinelearning-batchprediction) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DeleteDataSource.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DeleteDataSource.html) **
  - **描述:** 将 DELETED 状态分配给 a DataSource，使其无法使用
  - **访问级别:** 写入
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DeleteEvaluation.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DeleteEvaluation.html) **
  - **描述:** 为评估分配 DELETED 状态，使它表现为不可用
  - **访问级别:** Write
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-evaluation](#amazonmachinelearning-evaluation) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DeleteMLModel.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DeleteMLModel.html) **
  - **描述:** 为 MLModel 分配 DELETED 状态，使它表现为不可用
  - **访问级别:** Write
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-mlmodel](#amazonmachinelearning-mlmodel) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DeleteRealtimeEndpoint.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DeleteRealtimeEndpoint.html) **
  - **描述:** 删除 MLModel 的实时终端节点
  - **访问级别:** Write
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-mlmodel](#amazonmachinelearning-mlmodel) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DeleteTags.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DeleteTags.html) **
  - **描述:** 删除与 ML 对象关联的指定标签。此操作完成后，您将无法恢复已删除的标签
  - **访问级别:** 标签
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-batchprediction](#amazonmachinelearning-batchprediction)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-evaluation](#amazonmachinelearning-evaluation)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-mlmodel](#amazonmachinelearning-mlmodel)  / **条件键:**  / **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeBatchPredictions.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeBatchPredictions.html) **
  - **描述:** 返回与请求中的搜索条件相匹配的 BatchPrediction 操作列表
  - **访问级别:** 列表
  - **资源类型（\* 为必需）:** 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeDataSources.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeDataSources.html) **
  - **描述:** 返回与请求中搜索条件相匹配的列表 DataSource 
  - **访问级别:** 列表
  - **资源类型（\* 为必需）:** 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeEvaluations.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeEvaluations.html) **
  - **描述:** 返回与请求中搜索条件相匹配的列表 DescribeEvaluations 
  - **访问级别:** 列表
  - **资源类型（\* 为必需）:** 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeMLModels.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeMLModels.html) **
  - **描述:** 返回与请求中的搜索条件匹配的 MLModel 列表
  - **访问级别:** List
  - **资源类型（\* 为必需）:** 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeTags.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_DescribeTags.html) **
  - **描述:** 描述您的 Amazon ML 对象的一个或多个标签
  - **访问级别:** 列表
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-batchprediction](#amazonmachinelearning-batchprediction)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-evaluation](#amazonmachinelearning-evaluation)  / **条件键:**  / **相关操作:** 
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-mlmodel](#amazonmachinelearning-mlmodel)  / **条件键:**  / **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_GetBatchPrediction.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_GetBatchPrediction.html) **
  - **描述:** 返回 a BatchPrediction ，其中包含详细的元数据、状态和数据文件信息
  - **访问级别:** 读取
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-batchprediction](#amazonmachinelearning-batchprediction) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_GetDataSource.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_GetDataSource.html) **
  - **描述:** 返回 a DataSource ，其中包含元数据和数据文件信息，以及的当前状态 DataSource
  - **访问级别:** 读取
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_GetEvaluation.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_GetEvaluation.html) **
  - **描述:** 返回包含元数据的评估，及其当前状态
  - **访问级别:** Read
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_GetMLModel.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_GetMLModel.html) **
  - **描述:** 返回包含详细元数据和数据源信息的 MLModel，及其当前状态
  - **访问级别:** Read
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-mlmodel](#amazonmachinelearning-mlmodel) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_Predict.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_Predict.html) **
  - **描述:** 使用指定的 ML 模型生成观察的预测
  - **访问级别:** 写入
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-mlmodel](#amazonmachinelearning-mlmodel) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_UpdateBatchPrediction.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_UpdateBatchPrediction.html) **
  - **描述:** 更新 BatchPredictionName a 的 BatchPrediction
  - **访问级别:** 写入
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-batchprediction](#amazonmachinelearning-batchprediction) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_UpdateDataSource.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_UpdateDataSource.html) **
  - **描述:** 更新 DataSourceName a 的 DataSource
  - **访问级别:** 写入
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-datasource](#amazonmachinelearning-datasource) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_UpdateEvaluation.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_UpdateEvaluation.html) **
  - **描述:** 更新评估 EvaluationName 的内容
  - **访问级别:** 写入
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-evaluation](#amazonmachinelearning-evaluation) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 

- **  [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_UpdateMLModel.html](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/API_UpdateMLModel.html) **
  - **描述:** 更新 MLMod ScoreThreshold el 的 MLModelName 和
  - **访问级别:** 写入
  - **资源类型（\* 为必需）:**  [#amazonmachinelearning-mlmodel](#amazonmachinelearning-mlmodel) 
  - **条件键:** 
  - **相关操作:** 



## Amazon Machine Learning 定义的资源类型
<a name="amazonmachinelearning-resources-for-iam-policies"></a>

以下资源类型是由该服务定义的，可以在 IAM 权限策略语句的 `Resource` 元素中使用这些资源类型。[操作表](#amazonmachinelearning-actions-as-permissions)中的每个操作指定了可以使用该操作指定的资源类型。您也可以在策略中包含条件键，从而定义资源类型。这些键显示在资源类型表的最后一列。有关下表中各列的详细信息，请参阅[资源类型表](reference_policies_actions-resources-contextkeys.html#resources_table)。


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| 资源类型 | ARN | 条件键 | 
| --- | --- | --- | 
|   [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/amazon-machine-learning-key-concepts.html#batch-predictions](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/amazon-machine-learning-key-concepts.html#batch-predictions)  |  arn:${Partition}:machinelearning:${Region}:${Account}:batchprediction/${BatchPredictionId}  |  | 
|   [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/amazon-machine-learning-key-concepts.html#datasources](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/amazon-machine-learning-key-concepts.html#datasources)  |  arn:${Partition}:machinelearning:${Region}:${Account}:datasource/${DatasourceId}  |  | 
|   [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/amazon-machine-learning-key-concepts.html#evaluations](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/amazon-machine-learning-key-concepts.html#evaluations)  |  arn:${Partition}:machinelearning:${Region}:${Account}:evaluation/${EvaluationId}  |  | 
|   [https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/amazon-machine-learning-key-concepts.html#ml-models](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/amazon-machine-learning-key-concepts.html#ml-models)  |  arn:${Partition}:machinelearning:${Region}:${Account}:mlmodel/${MlModelId}  |  | 

## Amazon Machine Learning 的条件键
<a name="amazonmachinelearning-policy-keys"></a>

Machine Learning 没有可以在策略语句的 `Condition` 元素中使用的服务特定上下文键。有关适用于所有服务的全局上下文键列表，请参阅 [AWS 全局条件上下文键](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_condition-keys.html)。