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# 人工模型評估任務的服務角色要求
<a name="model-eval-service-roles"></a>

若要建立使用人力評估員的模型評估任務，您必須指定兩個服務角色。

下列清單摘要說明必須在 Amazon Bedrock 主控台指定的每個必要服務角色的 IAM 政策要求。

**Amazon Bedrock 服務角色的 IAM 政策要求摘要**
+ 您必須連接將 Amazon Bedrock 定義為服務主體的信任政策。
+ 您必須允許 Amazon Bedrock 代表您調用選取的模型。
+ 您必須允許 Amazon Bedrock 存取存放您的提示資料集的 S3 儲存貯體，以及要儲存結果的 S3 儲存貯體。
+ 您必須允許 Amazon Bedrock 在您的帳戶中建立所需的人工迴圈資源。
+ (建議) 使用 `Condition` *區塊*來指定可以存取的帳戶。
+ (選用) 如果您已加密提示資料集儲存貯體，或想要儲存結果的 Amazon S3 儲存貯體，您必須允許 Amazon Bedrock 解密您的 KMS 金鑰。

**Amazon SageMaker AI 服務角色的 IAM 政策要求摘要**
+ 您必須連接將 SageMaker AI 定義為服務主體的信任政策。
+ 您必須允許 SageMaker AI 存取存放您的提示資料集的 S3 儲存貯體，以及要儲存結果的 S3 儲存貯體。
+ (選用) 如果您已加密提示資料集儲存貯體或您想要的結果的位置，則必須允許 SageMaker AI 使用客戶受管金鑰。

若要建立自訂服務角色，請參閱《IAM 使用者指南》**中的[建立使用自訂信任政策的角色](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_create_for-custom.html)。

**必要的 Amazon S3 IAM 動作**  
下列政策範例授與儲存模型評估結果之 S3 儲存貯體的存取權，以及存取您已指定的自訂提示資料集。您需要將此政策連接至 SageMaker AI 服務角色和 Amazon Bedrock 服務角色。

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#### [ 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"
        ]
    }
]
}
```

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**所需的 Amazon Bedrock IAM 動作**  
若要允許 Amazon Bedrock 調用您計劃在自動模型評估任務中指定的模型，請將下列政策連接至 Amazon Bedrock 服務角色。在政策的 `"Resource"` 區段中，您必須至少指定一個您也可以存取的模型 ARN。若要使用客戶受管金鑰 KMS 金鑰加密的模型，您必須將必要的 IAM 動作和資源新增至 IAM 服務角色。您還必須新增任何必要的 AWS KMS 金鑰政策元素。

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#### [ 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"
            ]
        }
    ]
}
```

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**必要的 Amazon Augmented AI IAM 動作**  
您也必須建立政策，讓 Amazon Bedrock 建立與人工模型評估任務相關的資源。由於 Amazon Bedrock 會建立開始進行模型評估任務所需的資源，因此您必須使用 `"Resource": "*"`。您必須將本政策連接至 Amazon Bedrock 服務角色。

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#### [ JSON ]

****  

```
{
"Version":"2012-10-17",		 	 	 
"Statement": [
    {
        "Sid": "ManageHumanLoops",
        "Effect": "Allow",
        "Action": [
            "sagemaker:StartHumanLoop",
            "sagemaker:DescribeFlowDefinition",
            "sagemaker:DescribeHumanLoop",
            "sagemaker:StopHumanLoop",
            "sagemaker:DeleteHumanLoop"
        ],
        "Resource": "*"
    }
]
}
```

------

**服務主體要求 (Amazon Bedrock)**  
您還必須指定將定義 Amazon Bedrock 為服務主體的信任政策。這允許由 Amazon Bedrock 擔任此角色。

------
#### [ 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/*"
                }
            }
        }
    ]
}
```

------

**服務主體要求 (SageMaker AI)**  
您還必須指定將定義 Amazon Bedrock 為服務主體的信任政策。這允許 SageMaker AI 擔任該角色。

------
#### [ JSON ]

****  

```
{
"Version":"2012-10-17",		 	 	 
"Statement": [
{
  "Sid": "AllowSageMakerToAssumeRole",
  "Effect": "Allow",
  "Principal": {
    "Service": "sagemaker.amazonaws.com"
  },
  "Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}
```

------