共享模型

AI Platform Prediction 使用 Identity and Access Management (IAM) 管理资源访问权限。如需授予对某项资源的访问权限，请为用户、群组或服务账号分配一个或多个角色。要共享模型，请授予一个提供对模型及其版本的访问权限的角色。

本指南着重介绍了可用于授予对模型资源的访问权限的两个预定义 AI Platform Prediction 角色：

• AI Platform Prediction Model Owner
• AI Platform Prediction Model User

如需详细了解其他角色，请参阅可用于 AI Platform Prediction 的全部 IAM 角色的完整说明。

准备工作

• 训练您的机器学习模型。
• 将模型部署到 AI Platform Prediction。

模型角色

AI Platform Prediction Model Owner 和 Model User 角色可以授予针对特定模型资源的不同权限。

如需与个人或服务共享模型，您可以向个人或服务授予 Model User 角色。

角色名称	角色名称	技能
AI Platform Prediction Model Owner	roles/ml.modelOwner	拥有模型及其版本的完整访问权限。此角色会自动授予给创建该模型的用户。
AI Platform Prediction Model User	roles/ml.modelUser	拥有读取模型及其版本并将其用于预测的权限。通过授予此角色，您可以轻松共享特定模型。

授予个人和服务账号对模型的访问权限

此示例展示如何通过向个人和服务账号授予 Model Owner 或 Model User 角色来修改特定模型的 IAM 政策。您可以使用 API、gcloud 或 Google Cloud 控制台来修改政策文件。

控制台

与用户或服务账号共享模型

1. 打开 AI Platform Prediction“模型”页面。

   打开 AI Platform Prediction“模型”页面

2. 针对您要共享的每个模型，选中相应的复选框。

3. 点击右上角的显示信息面板按钮以显示权限标签页。

4. 在添加成员字段中，添加您要与其共享模型的用户的 Google 账号。例如“[e-mail]”。

5. 在选择角色下拉字段中，选择要为用户添加的角色。如需共享模型资源，请选择 ML Engine Model Owner 或 ML Engine Model User。

   如果您不确定选择哪个角色，请参阅模型角色以了解详情。

6. 点击选择角色下拉字段旁边的添加按钮，完成角色选择。

7. Google Cloud 控制台页面将刷新，显示您已在权限标签页中分配的角色，还会列出与该角色相关联的成员列表。

如需停止与用户或服务账号共享模型，请点击账号 ID 旁边的垃圾桶图标。

gcloud

通过直接修改政策文件来修改模型政策

您可以将 JSON 或 YAML 文件与 gcloud 命令结合使用。本示例使用 JSON。

1. 获取要修改的政策，并将其写入 JSON 文件。

   gcloud ai-platform models get-iam-policy <MODEL_NAME> --format json > iam.json
   

2. 打开政策文件（本例中为 iam.json），或运行 cat iam.json 查看政策。在以下政策示例中，系统会为服务账号分配 AI Platform Prediction Model Owner 角色，使其能够访问在线预测。

    {
       "bindings": [
       {
           "role": "roles/ml.modelOwner",
           "members": [
               "serviceAccount:[e-mail]",
               "user:[e-mail]"
           ]
       }
       ],
       "etag": "BwVUJYGz8M4=",
    }
   

3. 使用文本编辑器，按如下方式更新 iam.json 文件。向 bindings 数组添加一个新对象以定义群组成员以及这些成员的角色。例如，如需向用户 [e-mail] 授予 roles/ml.modelUser 角色，请按如下方式更改上面所示的示例：

    {
       "bindings": [
       {
           "role": "roles/ml.modelOwner",
           "members": [
               "serviceAccount:[e-mail]",
               "user:[e-mail]"
           ]
       },
       {
           "role": "roles/ml.modelUser",
           "members": [
               "user:[e-mail]"
           ]
       }
       ],
       "etag": "BwVUJYGz8M4=",
    }
   

4. 通过运行以下命令来更新项目的政策：

   gcloud ai-platform models set-iam-policy <MODEL_NAME> iam.json
   

5. 该命令会以 YAML 形式输出更新后的政策：

   bindings:
   - members:
     - user:[e-mail]
     - serviceAccount:[e-mail]
     role: roles/ml.modelOwner
   - members:
     - user:[e-mail]
     role: roles/ml.modelUser
   etag: BwVUJYGz8M4=
   

使用政策绑定命令来修改政策

使用 add-iam-policy-binding 和 remove-iam-policy-binding 命令授予、撤消及更新对模型的访问权限。

与用户共享模型

1. 使用 add-iam-policy-binding 命令将用户添加到现有 AI Platform Prediction 模型政策，如下所示：

   gcloud ai-platform models add-iam-policy-binding <MODEL_NAME> \
       --member user:[e-mail] --role roles/ml.modelUser
   

   该命令会输出更新后的政策：

       bindings:
       - members:
         - user:[e-mail]
         - serviceAccount:[e-mail]
         role: roles/ml.modelOwner
       - members:
         - user:[e-mail]
         - user:[e-mail]
         role: roles/ml.modelUser
       etag: BwVUJYGz8M4=
   

与服务共享模型

1. 使用 add-iam-policy-binding 命令向现有 AI Platform Prediction 模型政策添加一个服务账号，如下所示：

   gcloud ai-platform models add-iam-policy-binding <MODEL_NAME> \
       --member=serviceAccount:[e-mail] \
       --role=roles/ml.modelOwner
   

   该命令会输出更新后的政策：

     bindings:
     - members:
       - user:[e-mail]
       - serviceAccount:[e-mail]
       - serviceAccount:[e-mail]
       role: roles/ml.modelOwner
     - members:
       - user:[e-mail]
       - user:[e-mail]
       role: roles/ml.modelUser
     etag: BwVUJYGz8M4=
   

停止共享模型

1. 如需停止与用户或服务共享模型，请使用 remove-iam-policy-binding 命令从现有的 AI Platform Prediction 模型政策中移除用户或服务。在此示例中，我们从模型政策中移除 Model Owner [e-mail]。

   gcloud ai-platform models remove-iam-policy-binding <MODEL_NAME> \
         --member=user:[e-mail] \
         --role=roles/ml.modelOwner
   

   该命令会输出更新后的政策：

     bindings:
     - members:
       - serviceAccount:[e-mail]
       - serviceAccount:[e-mail]
       role: roles/ml.modelOwner
     - members:
       - user:[e-mail]
       - user:[e-mail]
       role: roles/ml.modelUser
     etag: BwVUJYGz8M4=
   

REST API

通过 JSON API 修改政策

1. 通过发送以下请求来获取现有政策：

   GET https://ml.googleapis.com/v1/projects/<project>/models/<model>:getIamPolicy
   

   该命令会在响应中返回当前政策：

      {
         "bindings": [
         {
             "role": "roles/ml.modelOwner",
             "members": [
                 "serviceAccount:[e-mail]",
                 "user:[e-mail]"
             ]
         }
         ]
      }
   

2. 修改完政策后，您可以通过发送以下请求来更新政策：

   POST https://ml.googleapis.com/v1/projects/<project>/models/<model>:setIamPolicy
   

   该命令会在响应中返回更新后的政策。在此示例中，我们添加了用户 [e-mail] 作为 Model User：

       {
          "policy": {
              "bindings": [
              {
                  "role": "roles/ml.modelOwner",
                  "members": [
                      "serviceAccount:[e-mail]",
                      "user:[e-mail]"
                  ]
              },
              {
                  "role": "roles/ml.modelUser",
                  "members": [
                      "user:[e-mail]"
                  ]
              }
              ]
          }
       }
   

注意 ：必须使用 HTTP 标头中的访问令牌对所有 JSON API 请求进行身份验证。

1. 如需获取访问令牌，请运行以下命令：

   gcloud auth print-access-token
   

2. 调用相应 API 时，在 Authorization 标头中以不记名令牌形式传递令牌值：

   curl -s -H 'Authorization: Bearer <ACCESS_TOKEN>' \
       https://ml.googleapis.com/v1/projects/<project>/models/<model>:getIamPolicy