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Las soluciones Amazon SageMaker JumpStart son una característica de Amazon SageMaker Studio que le permite configurar sus propios flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) con simples clics. Cuando lanza una solución, se configuran varios recursos de AWS en su cuenta para mostrar cómo se puede utilizar la arquitectura preconstruida para resolver el problema empresarial. Las soluciones utilizan plantillas de AWS CloudFormation para una implementación rápida, lo que significa que los recursos son totalmente personalizables. Actualmente existen hasta 18 soluciones de extremo a extremo que cubren diversos aspectos de problemas comerciales reales, tales como: B. Pronóstico de demanda, detección de defectos de productos y comprensión de documentos.
A partir de hoy, nos complace anunciar que las soluciones JumpStart ahora son compatibles con los roles personalizados de AWS Identity and Access Management (IAM) transferidos a los servicios. Con esta nueva característica, puede aprovechar las ricas capacidades de seguridad de SageMaker e IAM.
En esta publicación, le mostraremos cómo configurar los parámetros avanzados de su solución SageMaker y cómo puede beneficiarse del uso de las soluciones prediseñadas para comenzar su viaje de aprendizaje automático.
Nuevos parámetros IAM avanzados
Para que JumpStart cree los recursos de AWS por usted, los roles de IAM asociados con las políticas administradas por Amazon se crean automáticamente en su cuenta. Para que los servicios creados por JumpStart interactúen entre sí, a cada servicio se le debe pasar un rol de IAM para que tenga los permisos necesarios para llamar a otros servicios.
con el nuevo Parámetros extendidos opción que puede seleccionar funciones predeterminadas, encontrar roleso roles de entrada cuando inicias una solución. Esto significa que cada servicio utiliza su propia función de IAM con una política de IAM dedicada adjunta y es totalmente personalizable. Esto le permite seguir el principio de privilegio mínimo, otorgando solo aquellos permisos que son necesarios para realizar una tarea.
Las políticas asociadas con los roles predeterminados contienen la menor cantidad de permisos necesarios para la solución. Además de los roles predeterminados, también puede elegir de una lista desplegable o ingresar sus propios roles con los permisos personalizados que desea otorgar. Esto puede brindarle grandes beneficios cuando desee expandir la solución existente y realizar aún más tareas con estos servicios de AWS prediseñados.
Cómo configurar parámetros avanzados de IAM
Antes de usar esta función, asegúrese de tener activado el último dominio de SageMaker. Puede crear un nuevo dominio de SageMaker si aún no lo ha hecho, o actualizar su dominio de SageMaker para crear las funciones predeterminadas requeridas por la solución JumpStart. Luego sigue estos pasos:
- En la consola de SageMaker, seleccione Tablero de conmutadores en el área de navegación.
- Seleccione el ícono de ajustes para editar la configuración de su dominio.
- En el cual Configuración general sección, elija próximo.
- En el cual Proyectos de SageMaker y JumpStart sección, seleccione Habilite las plantillas de proyecto de Amazon SageMaker y Amazon SageMaker JumpStart para esta cuenta y Habilite las plantillas de proyecto de Amazon SageMaker y Amazon SageMaker JumpStart para usuarios de Studio.
- Elegir próximo.
¡Acabado! Ahora debería poder ver los roles habilitados en la consola de SageMaker.
Ahora puede usar las soluciones JumpStart con esta nueva característica habilitada.
- Seleccionar en Studio Console buen inicio en el área de navegación.
- Elegir soluciones.En el cual solución de inicio Sección verá un nuevo menú desplegable llamado Parámetros extendidos. Cada solución requiere diferentes recursos. Según los servicios con los que interactúa la solución, hay una lista dinámica de roles que puede pasar al iniciar la solución.
- Elija su método preferido para especificar roles.
Si tu escoges rol predeterminado, los roles están preasignados para usted. Entonces puede iniciar la solución con un solo clic. En el fondo, AWS CloudFormation utiliza una plantilla integrada para aprovisionar todos los recursos de AWS apropiados, y cada servicio utiliza las funciones predeterminadas.Si tu escoges encontrar rol, puede seleccionar un rol de IAM existente en su cuenta desde el menú desplegable para cada servicio requerido. Para que los servicios funcionen según lo diseñado, recomendamos elegir un rol que tenga los permisos mínimos requeridos. Para obtener más información sobre los permisos necesarios para cada servicio, consulte Políticas administradas por AWS para proyectos de SageMaker y JumpStart.
Puede tener más flexibilidad eligiendo rodillo de entrada, que le permite ingresar un nombre de rol directamente. Esto funciona mejor si sabe qué rol desea usar, de modo que no tenga que elegir entre los que encontrar rol lista. - Después de especificar el rol que desea usar para cada servicio, inicie la solución eligiendo empezar.
Los roles se propagan a cada servicio y otorgan a cada servicio permiso para interactuar con otros servicios. La plantilla de CloudFormation proporciona estos servicios en su cuenta. A continuación, puede explorar la solución de ML para el problema empresarial. Recuerda que cada servicio ahora tiene los permisos exactos que le otorgaste al configurar los parámetros avanzados. Esto le brinda un entorno totalmente controlado y seguro cuando utiliza las soluciones JumpStart.
Conclusión
Hoy anunciamos la compatibilidad con la configuración de roles de IAM al lanzar una solución JumpStart. También te mostramos cómo configurarlos. Parámetros extendidos Opciones antes de iniciar una solución.
Pruebe cada solución JumpStart en Studio con esta nueva característica habilitada. Si tiene preguntas y comentarios sobre las soluciones de JumpStart, comuníquese con su contacto de soporte de AWS o publique un mensaje en los foros de discusión de Amazon SageMaker.
Sobre los autores
Haotian An es ingeniero de desarrollo de software en Amazon SageMaker Jumpstart. Se enfoca en desarrollar herramientas y productos para hacer que el aprendizaje automático sea más accesible para los clientes.
manan shah es Gerente de Desarrollo de Software en Amazon Web Services. Es un entusiasta de ML y se enfoca en desarrollar productos de IA/ML sin código/de código bajo. Disfruto empoderando a otras personas técnicas talentosas para construir un gran software.
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