[요청서 작성 가이드] Sagemaker

• 역할을 식별할 수 있는 이름
• 공백이 없는 영숫자여야 하며 _+=,.@-의 특수 문자만 포함해야 함
• 역할이 실 생성시에는 "SageMaker-" 접두어가 적용

• 역할에 관련된 설명
• 이름은 영숫자(a-z, A-Z, 0-9)만 사용 가능, 한글 사용 불가

• SageMaker 환경 내에서 ML을 수행하는 역할
• S3 스토리지 데이터를 처리하고 실험을 수행하며, 모델을 생성할 수 있는 권한

• SageMaker 환경 내에서 운영활동을 처리하는 역할
• 모델, 엔드포인트, 파이프라인, 감사 리소스를 관리 할 수 있는 권한

• SageMaker 컴퓨팅 리소스(Worker 및 End-point)에서 사용하는 페르소나
• ML 컴퓨팅을 위해 S3 리소스, ECR 리포지토리, CloudWatch 및 기타 서비스에 액세스 할 수 있는 권한
• Model Serving 이후 단계의 자원에 대한 권한

• SageMaker 리소스를 특정 VPC 서브넷 및 보안그룹에 한정하지 않음
• 퍼블릭 인터넷 전용으로 SageMaker 관리형 VPC 통과

• 계정/Region에 있는 모든 서브넷 중 SageMaker가 사용할 서브넷 지정
• SageMaker가 ML을 진행할 자원이 속해 있는 서브넷 지정
• 사용할 VPC 또는 서브넷 정보 필요

• VPC 서브넷과 연동할 보안그룹 지정
• 사전에 In/Outbound 정책을 정의 필요(향후 변경 가능)

• SageMaker 리소스를 특정 VPC 서브넷 및 보안그룹에 한정하지 않음

• 데이터 암호화를 위한 KMS 키
• 타 계정일 경우 권한이 허용된 ARN 정보 필요

• 스토리지 볼륨에 대한 KMS 키 정보 필요

Engineer

SageMaker

Computering

• 하나 이상의 S3 버켓(예: 'my-bucket')을 지정
• ML 활동에는 S3 버킷에 대한 읽기 및 쓰기 권한이 필요

• 하나 이상의 ECR 리포지토리 ARN을 지정
• ML 활동에는 ECR 리포지토리에 대한 이미지 가져오기 권한이 필요

• 하나 이상의 IAM 역할 ARN을 지정
• 사용자를 대신해 역할을 위임하기 위해 SageMaker 서비스로 역할을 전달

• 하나 이상의 IAM 역할 ARN을 지정
• 사용자를 대신해 역할을 위임하기 위해 SageMaker 서비스로 역할을 전달

• 하나 이상의 IAM 역할 ARN을 지정
• 사용자를 대신해 역할을 위임하기 위해 SageMaker 서비스로 역할을 전달

• 하나 이상의 IAM 역할 ARN을 지정
• 사용자를 대신해 역할을 위임하기 위해 SageMaker 서비스로 역할을 전달

• 하나 이상의 IAM 역할 ARN을 지정
• 사용자를 대신해 역할을 위임하기 위해 SageMaker 서비스로 역할을 전달

• 하나 이상의 S3 버킷(예: 'my-bucket')을 지정
• ML 활동에는 S3 버킷에 대한 읽기 및 쓰기 권한이 필요

• 하나 이상의 Amazon Athena 작업 그룹을 지정, 사전 Athena에서 설정 필요
• 기본 작업 그룹을 사용하는 경우 'primary'을 지정

• 사전 생성된 VPc 정보 선택
• 인터넷 액세스를 활성화하려면 VPC에 NAT 게이트웨이가 있도록 하고 보안 그룹이 아웃바운드 연결을 허용 필요

• AWS 계정 전체에서 고유한 값, 영숫자(a-z, A-Z, 0-9) 및 특수문자 "-"만 사용 가능

• Amazon SageMaker 콘솔을 사용하여 IAM 기반으로 도메인에 엑세스

• 해당 AWS 리전에 IAM Identity Center 계정 필요

• SageMaker 사용하는데 필요한 권한을 자동으로 신규 생성
• AmazonSageMakerFullAccess 정책 포함

• 타계정의 IAM 역할이 있을 경우 ARN정보

• 기존에 생성한 역할이 있을 경우 사용

• SageMaker 사용하는데 필요한 권한을 자동으로 신규 생성
• AmazonSageMakerFullAccess 정책 포함

• 타계정의 IAM 역할이 있을 경우 ARN정보

• 기존에 생성한 역할이 있을 경우 사용

• 모든 S3 버킷

• 특정 S3 버킷(버킷 정보 필요)

• 없음

• 사전 생성된 VPC 정보 선택
• 인터넷 액세스를 활성화하려면 VPC에 NAT 게이트웨이가 있도록 하고 보안 그룹이 아웃바운드 연결을 허용 필요

• SageMaker가 지원하는 가용 영역에 대한 서브넷 선택
• VPC와 연결된 서브넷을 1개 이상 선택

• VPC에 연결된 보안 그룹 1개 이상 선택
• RStudioServerPro 앱과도 연결

• SageMaker 도메인이 인터넷 액세스 사용
• VPC는 EFS 스토리지에 액세스 할 용도로만 사용

• SageMaker 도메인이 VPC를 사용
• 직접 인터넷 접속은 기본적으로 중지 상태(외부 리소스를 이용한 학습 불가 상태)
• 인터넷 엑세스 활성화 할 경우 NAT G/W추 가 후

• 기본적으로 AWS 관리형 CMK를 사용하여 EFS 및 EBS 암호화

• Jupyter 서버는 도메인의 모든 사용자에 대해 기본적으로 선택한 버전으로 실행
  • Jupiter Lab 3.0
  • Jupiter Lab 1.0

• Notebook 리소스 공유 활성화 (여/부)
• Cell 단위 출력, Git Repo. 에 있는 내용 포함

• s3의 기본 위치(자동생성)
• 예) s3://sagemaker-studio-521600877459-102tbix6im9/sharing

• s3 특정 버킷 주소(s3:// )
• 사전에 리소스 공유용 버킷 생성 필요

• Default

• Notebook Cell 단위 출력 결과 공유 허용

• Notebook Cell 단위 출력 결과 공유 비활성화

• 관리자는 AWS Service Catalog에 게시된 내장 프로젝트 템플릿 및 JumpStart 솔루션을 볼수 있음

• 도메인 실행 역할을 가진 사용자가 AWS Service Catalog에 게시된 내장 프로젝트 템플릿 및 JumpStart 솔루션 사용하여 프로젝트 생성 가능

• 생성할 역할: APIGateway, CloudFormation, CodeBuild, CodePipeline, Events, Firehose, Glue, Lambda, Sagemaker

• 사용을 위해서는 AWS License Manager에 RStudio Workbench 라이센스 추가 필요

• 사용자는 캔버스에서 모델을 빌드하는 데 필요한 권한 사용 가능
• 사용자에게 수동으로 권한 할당시에는 AmazonSageMakerCanvasFullAccessPolicy 역할을 추가

• Cancas에서 시계열 예측을 사용할 수 있도록 시계열 예측을 활성화

• “AmazonSagemakerCanvasForecastRole- “ 접두사로 역할생성
• AmazonSagemakerCanvasForecastRolePolicy 정책 포함
• 이름은 최대 63자까지 입력가능하며, 입력 가능 문자는 A~Z, a~z, 0~9, -(하이픈)

• AmazonSagemakerCanvasForecastRolePolicy 정책 포함

• Canvas에서 로컬 파일을 업로드할 수 있도록 로컬 파일 업로드를 활성화
• CORS (Cross-Origin Resource Sharing) 구성이 재정의 되어 파일 업로드 기능 활성화