Question

我已经在Amazon SageMaker上部署了一个端点。现在，我正在尝试调用它。

如果我在Sagemaker的Jupyter Notebook中运行以下代码：

client = boto3.client('sagemaker-runtime')
endpoint_name = 'DEMO-XGBoostEndpoint'
body = ','.join(['1.0'] * 6)
response = client.invoke_endpoint(EndpointName=endpoint_name,
                               ContentType='text/csv',
                               Body=body)
response['Body'].read()

它正常工作。

但是，如果我从我的机器上运行相同的代码，并添加了boto3客户端的凭据，则：

client = boto3.client('sagemaker-runtime', 
                       aws_access_key_id=ACCESS_ID,
                       aws_secret_access_key= ACCESS_KEY)
endpoint_name = 'DEMO-XGBoostEndpoint'
body = ','.join(['1.0'] * 6)
response = client.invoke_endpoint(EndpointName=endpoint_name,
                               ContentType='text/csv',
                               Body=body)
response['Body'].read()

我收到此错误：

ClientError：调用InvokeEndpoint操作时发生错误（AccessDeniedException）：用户：arn：aws：iam :: 249707424405：user / yury.logachev无权执行：资源上的sagemaker：InvokeEndpoint：arn：aws：sagemaker ：us-east-1：249707424405：endpoint / demo-xgboostendpoint-2018-12-12-22-07-28明确拒绝

如果我在Sagemaker的Jupyter Notebook上运行后一段代码（带有作为客户端参数的附加凭据），我也会遇到相同的错误。

我了解该解决方案应该与角色，策略等相关联，但找不到答案。

Answer 1

问题出在MFA认证上。当我从模型内部调用模型时，MFA被传递。但是，当我尝试从计算机上调用模型时，MFA没有通过，因此访问被拒绝。

我创建了没有MFA的特殊用户来调试模型，这解决了我的问题。

亚马逊Sagemaker。调用InvokeEndpoint操作时出现AccessDeniedException

1 个答案: