Veröffentlicht am: Jul 26, 2021
Amazon SageMaker Autopilot erstellt, trainiert und optimiert automatisch die besten Modelle für Machine Learning auf der Grundlage Ihrer Daten und gibt Ihnen dabei die volle Kontrolle und Transparenz. Amazon SageMaker Automatic Model Tuning (AMT) findet automatisch die beste Version eines Modells für Machine Learning für jeden Algorithmus und Datensatz. Autopilot und AMT unterstützen jetzt eine erweiterte Zugriffskontrolle mit Amazon SageMaker-spezifischen Bedingungsschlüsseln. Sie können diese Schlüssel im Bedingungselement einer IAM-Richtlinie (Identity and Access Management) verwenden, um die Bedingungen, unter denen die Richtlinienanweisung gilt, weiter zu verfeinern.
Sowohl Autopilot als auch AMT unterstützten bereits Customer Managed Key (CMK) zur Verschlüsselung von Daten auf Speichermedien, die während des Trainings verwendet werden. Jetzt können Sie auch die fein abgestufte Richtlinienbedingung kms:GrantIsForAWSResource verwenden, um AWS Key Management Service (KMS) Schlüsselberechtigungen zu verwalten. Mit diesem Bedingungsschlüssel können Sie es Autopilot und AMT ermöglichen, Zuschüsse für KMS zu verwalten, um bewährte Sicherheitsmethoden und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Die IAM-Bedingungsschlüsselrichtlinie wird in allen AWS-Regionen unterstützt, in denen Amazon SageMaker Autopilot und AMT verfügbar sind. Weitere Informationen über IAM-Bedingungsschlüssel finden Sie im KMS-Entwickler-Leitfaden.