Question

我怀疑这与IAM角色比与Sagemaker有关。

我正在跟踪示例here

具体来说，当它发出呼叫时

tf_estimator.fit('s3://bucket/path/to/training/data')

我收到此错误

ClientError: An error occurred (AccessDenied) when calling the GetRole operation: User: arn:aws:sts::013772784144:assumed-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole-20181022T195630/SageMaker is not authorized to perform: iam:GetRole on resource: role SageMakerRole

我的笔记本实例具有一个IAM角色。该角色具有AmazonSageMakerFullAccess策略。它还有一个类似这样的自定义政策

{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
    {
        "Effect": "Allow",
        "Action": [
            "s3:GetObject",
            "s3:PutObject",
            "s3:DeleteObject",
            "s3:ListBucket"
        ],
        "Resource": [
            "arn:aws:s3:::*"
        ]
    }
]

}

我的输入文件和.py脚本位于s3存储桶中，其中带有短语sagemaker。

我还想念什么？

Answer 1

这不是S3存储桶策略的问题，但是对于IAM，您选择的用户角色具有附加的策略，该策略不授予其管理其他IAM角色的权限。您需要确保所使用的角色可以管理（创建，读取，更新）IAM角色。

希望这会有所帮助！

Answer 2

如果在SageMaker笔记本实例上运行示例代码，则可以使用附加了AmazonSageMakerFullAccess的execution_role。

from sagemaker import get_execution_role
sagemaker_session = sagemaker.Session()
role = get_execution_role()

并且您可以在初始化tf_estimator时通过此角色。您可以在此处查看示例[1]，该示例在笔记本实例上将execution_role与S3一起使用。

[1] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/automatic-model-tuning-ex-role.html

如何使AWS Sagemaker中的IAM角色错误消失？

2 个答案: