Разрешения на доступ к Amazon S3 теперь интегрированы со Студией Amazon SageMaker
Разрешения на доступ к Amazon S3 теперь интегрированы со Студией Amazon SageMaker для обучения моделей машинного обучения (ML). Разрешения на доступ к S3 помогают сопоставлять удостоверения в поставщиках идентификации (IdP), таких как Active Directory, или доверители Управления идентификацией и доступом AWS (AWS IAM) с наборами данных машинного обучения в S3. Плагин AWS SDK для Python (Boto3) в блокнотах Студии Amazon SageMaker позволяет легко использовать Разрешения на доступ к S3 для обучения и вывода в рамках машинного обучения.
Чтобы начать работу с Разрешениями на доступ к S3 в Студии SageMaker, запустите блокнот JupyterLab. Затем импортируйте плагин Boto3 для Разрешений на доступ к Amazon S3 в свой блокнот, чтобы получить в S3 доступ к наборам данных машинного обучения. Плагин Boto3 автоматически запрашивает, кеширует и обновляет временные токены мандатов для всех запросов S3, которые вы запускаете в блокноте. Разрешения на доступ к S3 автоматически обновляют разрешения S3 в зависимости от членства конечных пользователей в группах по мере добавления и удаления пользователей в группах IdP.
Разрешения на доступ к Amazon S3 и Студии Amazon SageMaker доступны во всех регионах AWS, где доступна Студия SageMaker. Сведения о ценах см. на страницах цен на Amazon S3 и цен на Amazon SageMaker. Подробнее о Разрешениях на доступ к S3 см. в документации.