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# Riferimento all'attività ML
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**Nota**  
Amazon SageMaker Role Manager non è più aperto a nuovi clienti. I clienti esistenti possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. AWS continua a investire in miglioramenti della sicurezza e della disponibilità per Role Manager, ma non prevediamo di introdurre nuove funzionalità. Per ulteriori informazioni, consulta [Modifica della disponibilità di Role Manager](role-manager-availability-change.md). 

Le attività di machine learning sono AWS attività comuni relative all'apprendimento automatico con SageMaker intelligenza artificiale che richiedono autorizzazioni IAM specifiche. Ogni [ persona ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/role-manager-personas.html) suggerisce attività ML correlate durante la creazione di un ruolo con Amazon SageMaker Role Manager. Puoi selezionare qualsiasi attività ML aggiuntiva o deselezionare qualsiasi attività ML suggerita per creare un ruolo che soddisfi le tue esigenze aziendali specifiche.

Amazon SageMaker Role Manager fornisce autorizzazioni predefinite per le seguenti attività ML:



| **Attività ML** | **Descrizione** | 
| --- | --- | 
| Accedi ai servizi richiesti AWS  | Autorizzazioni per accedere ad Amazon S3, Amazon ECR CloudWatch, Amazon e Amazon EC2. Richiesto per i ruoli di esecuzione per processi ed endpoint. | 
| Esecuzione di applicazioni Studio Classic | Autorizzazioni per operare all’interno di un ambiente Studio Classic. Richiesto per i ruoli di esecuzione del dominio e del profilo utente. | 
| Gestione di processi ML | Autorizzazioni per controllare, interrogare l’eredità e visualizzare gli esperimenti. | 
| Gestione dei modelli | Autorizzazioni per gestire i lavori di SageMaker intelligenza artificiale durante il loro ciclo di vita. | 
| Gestione delle pipeline | Autorizzazioni per gestire SageMaker le pipeline e le esecuzioni delle pipeline. | 
| Ricerca e visualizzazione degli esperimenti | Autorizzazioni per l'audit, l'interrogazione del lignaggio e la visualizzazione di esperimenti di intelligenza artificiale. SageMaker  | 
| Gestisci Monitoraggio modello | Autorizzazioni per gestire le pianificazioni di monitoraggio per SageMaker AI Model Monitor. | 
| Accesso completo ad Amazon S3 | Autorizzazioni per eseguire tutte le operazioni di Amazon S3. | 
| Accesso Amazon S3 Bucket | Autorizzazioni per eseguire operazioni su bucket Amazon S3 specifici. | 
| Gruppi di lavoro Query Athena | Autorizzazioni per eseguire e gestire le query Amazon Athena. | 
| Gestisci tabelle AWS Glue  | Autorizzazioni per creare e gestire AWS Glue tabelle per SageMaker AI Feature Store e Data Wrangler. | 
| SageMaker Canvas Core Access | Autorizzazioni per eseguire sperimentazioni in SageMaker Canvas (ad esempio, preparazione dei dati di base, creazione del modello, convalida). | 
| SageMaker Canvas Data Preparation (con tecnologia Data Wrangler) | Autorizzazioni per eseguire la preparazione dei dati end-to-end in SageMaker Canvas (ad esempio, aggregazione, trasformazione e analisi dei dati, creazione e pianificazione di lavori di preparazione dei dati su set di dati di grandi dimensioni). | 
| SageMaker Servizi Canvas AI | Autorizzazioni per accedere a modelli pronti all’uso da Amazon Bedrock, Amazon Textract, Amazon Rekognition e Amazon Comprehend. Inoltre, l'utente può perfezionare i modelli di base di Amazon Bedrock e Amazon. SageMaker JumpStart | 
| SageMaker Canvas MLops | Autorizzazione per gli utenti di SageMaker Canvas a distribuire direttamente il modello sull'endpoint. | 
| SageMaker Canvas Kendra Access | Autorizzazione per SageMaker Canvas ad accedere ad Amazon Kendra per la ricerca di documenti aziendali. L’autorizzazione viene concessa solo ai nomi di indice selezionati in Amazon Kendra. | 
| Utilizzo di MLflow | Autorizzazioni per gestire esperimenti, esecuzioni e modelli in di MLflow. | 
| Gestione dei server di tracciamento MLflow | Autorizzazioni per gestire, avviare e arrestare i server di tracciamento MLflow. | 
| È richiesto l'accesso ai AWS servizi per MLFlow | Autorizzazioni dei server di tracciamento MLflow per accedere a S3, Secrets Manager e Registro dei modelli. | 
| Esecuzione di applicazioni ERM Serverless in Studio | Autorizzazioni per creare e gestire applicazioni EMR serverless su Amazon Studio. SageMaker  | 
| Esegui processi di personalizzazione dei modelli | Autorizzazioni per eseguire processi di personalizzazione dei modelli senza server, tra cui funzioni di ricompensa personalizzate per il reinforcement learning, la valutazione dei modelli e la distribuzione su endpoint AI SageMaker o Amazon Bedrock. |