Nesta página, descrevemos como usar o Identity and Access Management (IAM) para gerenciar o acesso aos recursos da Vertex AI. Para gerenciar o acesso aos recursos do Vertex AI Workbench, consulte as páginas de controle de acesso para notebooks gerenciados ou notebooks gerenciados pelo usuário.
A Vertex AI usa o IAM para gerenciar o acesso aos recursos. É possível gerenciar o acesso no nível do projeto ou do recurso. Para conceder acesso a recursos no nível do projeto, atribua um ou mais papéis a um principal (usuário, grupo ou conta de serviço). Para conceder acesso a um recurso específico, defina uma política do IAM nesse recurso: o recurso precisa ser compatível com políticas no nível do recurso. A política define quais papéis são atribuídos a quais principais.
Há diferentes tipos de papéis do IAM que podem ser usados na Vertex AI:
Os papéis predefinidos permitem conceder um conjunto de permissões relacionadas aos recursos da Vertex AI no nível do projeto.
Os papéis básicos (proprietário, editor e visualizador) fornecem controle de acesso aos recursos da Vertex AI no nível do projeto e são comuns a todos os serviços do Google Cloud.
Os papéis personalizados permitem escolher um conjunto específico de permissões, criar seu próprio papel com elas e concedê-lo aos usuários da organização.
Para adicionar, atualizar ou remover esses papéis do projeto da Vertex AI, consulte a documentação sobre como conceder, alterar e revogar acesso.
Papéis predefinidos da Vertex AI
Papel | Permissões |
---|---|
Administrador da Vertex AI( Concede acesso total a todos os recursos da Vertex AI Contém 3 permissões de proprietário |
aiplatform.*
resourcemanager.projects.get resourcemanager.projects.list |
Proprietário de EntityType da Vertex AI Feature Store( Dá acesso total a todas as permissões para um recurso específico de um tipo de entidade. Recursos de nível mais baixo em que você pode conceder esse papel:
Contém 1 permissão de proprietário |
aiplatform.entityTypes.delete aiplatform. aiplatform. aiplatform.entityTypes.get aiplatform. aiplatform. aiplatform.
aiplatform. aiplatform. aiplatform.entityTypes.update aiplatform. aiplatform.features.*
aiplatform. resourcemanager.projects.get resourcemanager.projects.list |
Administrador da Vertex AI Feature Store( Concede acesso total a todos os recursos na Vertex AI Feature Store Recursos de nível mais baixo em que você pode conceder esse papel:
Contém 2 permissões de proprietário |
aiplatform.entityTypes.*
aiplatform.features.*
aiplatform.featurestores.*
aiplatform.operations.list resourcemanager.projects.get resourcemanager.projects.list |
Leitor de dados do Feature Store do Vertex AI( Este papel fornece permissões para ler dados de atributos. Recursos de nível mais baixo em que você pode conceder esse papel:
|
aiplatform. aiplatform.entityTypes.get aiplatform. aiplatform. aiplatform.features.get aiplatform.features.list aiplatform. resourcemanager.projects.get resourcemanager.projects.list |
Gravador de dados do Feature Store do Vertex AI( Este papel fornece permissões para ler e gravar dados de recursos. Recursos de nível mais baixo em que você pode conceder esse papel:
|
aiplatform. aiplatform. aiplatform.entityTypes.get aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform.features.get aiplatform.features.list aiplatform. resourcemanager.projects.get resourcemanager.projects.list |
Criador de instância do Feature Store do Vertex AI( Administrador de recursos do Featurestore, mas não os recursos filhos do Featurestores. Recursos de nível mais baixo em que você pode conceder esse papel:
|
aiplatform. aiplatform. aiplatform.featurestores.get aiplatform.featurestores.list aiplatform. |
Leitor de recursos do Feature Store do Vertex AI( Leitor de todos os recursos no Feature Store do Vertex AI, mas não pode fazer alterações. Recursos de nível mais baixo em que você pode conceder esse papel:
|
aiplatform.entityTypes.get aiplatform.entityTypes.list aiplatform.features.get aiplatform.features.list aiplatform.featurestores.get aiplatform.featurestores.list aiplatform.operations.list resourcemanager.projects.get resourcemanager.projects.list |
Usuário da Feature Store da Vertex AI Beta( Obsoleto. Em vez dele, use o featurestoreAdmin. Contém 2 permissões de proprietário |
aiplatform.entityTypes.*
aiplatform.features.*
aiplatform.featurestores.*
aiplatform.operations.list resourcemanager.projects.get resourcemanager.projects.list |
Usuário do serviço de migração da Vertex AI( Concede acesso ao serviço de migração na Vertex AI |
aiplatform.
|
Usuário do app TensorBoard da Vertex AI para Web Beta( Fornece acesso ao app TensorBoard da Vertex AI para Web. O uso desse app é cobrado. Contém 1 permissão de proprietário |
aiplatform. |
Usuário da Vertex AI( Concede acesso para usar todos os recursos na Vertex AI |
aiplatform.annotationSpecs.*
aiplatform.annotations.*
aiplatform.artifacts.*
aiplatform.
aiplatform.contexts.*
aiplatform.customJobs.*
aiplatform.dataItems.*
aiplatform.dataLabelingJobs.*
aiplatform.datasets.*
aiplatform.
aiplatform.
aiplatform. aiplatform.edgeDevices.*
aiplatform.endpoints.*
aiplatform.entityTypes.create aiplatform.entityTypes.delete aiplatform. aiplatform. aiplatform.entityTypes.get aiplatform. aiplatform.entityTypes.list aiplatform. aiplatform. aiplatform.entityTypes.update aiplatform. aiplatform.executions.*
aiplatform.features.*
aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform.featurestores.get aiplatform. aiplatform.featurestores.list aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform.humanInTheLoops.*
aiplatform.
aiplatform.indexEndpoints.*
aiplatform.indexes.*
aiplatform.locations.*
aiplatform.metadataSchemas.*
aiplatform.metadataStores.*
aiplatform.
aiplatform.
aiplatform.modelEvaluations.*
aiplatform.models.*
aiplatform.nasJobs.*
aiplatform.nasTrialDetails.*
aiplatform.operations.list aiplatform.pipelineJobs.*
aiplatform.specialistPools.*
aiplatform.studies.*
aiplatform.
aiplatform.tensorboardRuns.*
aiplatform.
aiplatform.tensorboards.create aiplatform.tensorboards.delete aiplatform.tensorboards.get aiplatform.tensorboards.list aiplatform.tensorboards.update aiplatform.trainingPipelines.*
aiplatform.trials.*
resourcemanager.projects.get resourcemanager.projects.list |
Leitor da Vertex AI( Concede acesso para visualizar todos os recursos na Vertex AI |
aiplatform.annotationSpecs.get aiplatform. aiplatform.annotations.get aiplatform.annotations.list aiplatform.artifacts.get aiplatform.artifacts.list aiplatform. aiplatform. aiplatform.contexts.get aiplatform.contexts.list aiplatform. aiplatform.customJobs.get aiplatform.customJobs.list aiplatform.dataItems.get aiplatform.dataItems.list aiplatform. aiplatform. aiplatform.datasets.get aiplatform.datasets.list aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform.edgeDevices.get aiplatform.edgeDevices.list aiplatform.endpoints.get aiplatform.endpoints.list aiplatform.entityTypes.get aiplatform.entityTypes.list aiplatform.executions.get aiplatform.executions.list aiplatform. aiplatform.features.get aiplatform.features.list aiplatform.featurestores.get aiplatform.featurestores.list aiplatform.humanInTheLoops.get aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform.indexEndpoints.get aiplatform.indexEndpoints.list aiplatform.indexes.get aiplatform.indexes.list aiplatform.locations.*
aiplatform.metadataSchemas.get aiplatform. aiplatform.metadataStores.get aiplatform.metadataStores.list aiplatform. aiplatform. aiplatform.
aiplatform.
aiplatform. aiplatform. aiplatform.models.get aiplatform.models.list aiplatform.nasJobs.get aiplatform.nasJobs.list aiplatform.nasTrialDetails.*
aiplatform.operations.list aiplatform.pipelineJobs.get aiplatform.pipelineJobs.list aiplatform.specialistPools.get aiplatform. aiplatform. aiplatform.studies.get aiplatform.studies.list aiplatform. aiplatform. aiplatform.tensorboardRuns.get aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform.tensorboards.get aiplatform.tensorboards.list aiplatform. aiplatform. aiplatform.trials.get aiplatform.trials.list resourcemanager.projects.get resourcemanager.projects.list |
Papéis básicos
Os papéis básicos mais antigos do Google Cloud são comuns a todos os serviços do Google Cloud. Esses papéis são de Proprietário, Editor e Visualizador.
Os papéis básicos fornecem permissões em todo o Google Cloud, não apenas na Vertex AI. Por esse motivo, use os papéis da Vertex AI sempre que possível.
Papéis personalizados
Se os papéis predefinidos do IAM para a Vertex AI não atenderem às suas necessidades, é possível definir papéis personalizados. Os papéis personalizados permitem escolher um conjunto específico de permissões, criar seu próprio papel com elas e concedê-lo aos usuários da organização. Para mais informações, consulte Noções básicas sobre papéis personalizados do IAM.
Políticas no nível do projeto e no nível do recurso
Definir uma política no nível do recurso não afeta as políticas no nível do projeto. Um recurso herda todas as políticas do ancestral. Você pode usar esses dois níveis de granularidade para personalizar permissões. Por exemplo, é possível conceder aos usuários permissões de leitura no nível do projeto para que eles leiam todos os recursos no projeto. Em seguida, conceda aos usuários permissões de gravação por recurso (no nível do recurso).
Nem todos os papéis e recursos predefinidos da Vertex AI são compatíveis com políticas no nível do recurso. Para ver quais papéis podem ser usados em quais recursos, veja as descrições de cada um.
Recursos compatíveis
A Vertex AI é compatível com a featurestore e os recursos de tipo de entidade da Vertex AI Feature Store. Para mais informações, consulte Controlar o acesso aos recursos da Vertex AI Feature Store.
Depois de conceder ou revogar o acesso a um recurso, essas alterações levam algum tempo para serem propagadas. Para mais informações, consulte as Perguntas frequentes do IAM.
Sobre contas de serviço e agentes de serviço
Contas de serviço
Uma conta de serviço é um tipo especial de conta usada por um aplicativo ou instância de máquina virtual (VM), não uma pessoa. É possível criar e atribuir permissões a contas de serviço para fornecer permissões específicas a um recurso ou aplicativo.
Para informações sobre como usar uma conta de serviço para personalizar as permissões disponíveis para um contêiner de treinamento personalizado ou um contêiner que disponibilize predições on-line para um modelo treinado personalizado, leiaComo usar uma conta de serviço personalizada para criar um anexo da VLAN de monitoramento.
As contas de serviço são identificadas por um endereço de e-mail.
Agentes de serviço
Os agentes de serviço são contas de serviço gerenciadas pelo Google que são fornecidas automaticamente. eles permitem que um serviço acesse recursos em seu nome. A Vertex AI usa estes agentes de serviço:
Nome | Usado para | Endereço de e-mail |
---|---|---|
Agente de serviço da Vertex AI | Funcionalidade da Vertex AI | service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com |
Agente de serviço de código personalizado da Vertex AI | Código de treinamento personalizado | service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform-cc.iam.gserviceaccount.com |
O Agente de serviço de código personalizado da Vertex AI será criado somente se você executar um código de treinamento personalizado para treinar um modelo personalizado.
Quando criado, cada agente de serviço recebe um dos seguintes papéis predefinidos do projeto. Cada agente de serviço recebe o papel que corresponde ao nome.
Papel | Permissões |
---|---|
Agente de serviço da Vertex AI( Concede à Vertex AI as permissões necessárias para funcionar. Contém 1 permissão de proprietário |
aiplatform.annotationSpecs.*
aiplatform.annotations.*
aiplatform.artifacts.*
aiplatform.
aiplatform.contexts.*
aiplatform.customJobs.*
aiplatform.dataItems.*
aiplatform.dataLabelingJobs.*
aiplatform.datasets.*
aiplatform.
aiplatform.
aiplatform. aiplatform.edgeDevices.*
aiplatform.endpoints.*
aiplatform.entityTypes.create aiplatform.entityTypes.delete aiplatform. aiplatform. aiplatform.entityTypes.get aiplatform. aiplatform.entityTypes.list aiplatform. aiplatform. aiplatform.entityTypes.update aiplatform. aiplatform.executions.*
aiplatform.features.*
aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform.featurestores.get aiplatform. aiplatform.featurestores.list aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform.humanInTheLoops.*
aiplatform.
aiplatform.indexEndpoints.*
aiplatform.indexes.*
aiplatform.locations.*
aiplatform.metadataSchemas.*
aiplatform.metadataStores.*
aiplatform.
aiplatform.
aiplatform.modelEvaluations.*
aiplatform.models.*
aiplatform.nasJobs.*
aiplatform.nasTrialDetails.*
aiplatform.operations.list aiplatform.pipelineJobs.*
aiplatform.specialistPools.*
aiplatform.studies.*
aiplatform.
aiplatform.tensorboardRuns.*
aiplatform.
aiplatform.tensorboards.create aiplatform.tensorboards.delete aiplatform.tensorboards.get aiplatform.tensorboards.list aiplatform.tensorboards.update aiplatform.trainingPipelines.*
aiplatform.trials.*
artifactregistry. artifactregistry. artifactregistry. artifactregistry. artifactregistry. artifactregistry.tags.get artifactregistry.versions.get automl.datasets.export automl.datasets.get automl.datasets.list automl.modelEvaluations.list automl.models.get automl.models.list automl.operations.get automl.tableSpecs.get bigquery.datasets.create bigquery.datasets.get bigquery.jobs.create bigquery.jobs.get bigquery.models.create bigquery.models.export bigquery.models.getData bigquery.readsessions.create bigquery.readsessions.getData bigquery.tables.create bigquery.tables.export bigquery.tables.get bigquery.tables.getData bigquery.tables.update bigquery.tables.updateData bigtable.tables.get bigtable.tables.list bigtable.tables.readRows compute.machineTypes.get dataflow.jobs.*
dataflow.messages.list dataflow.metrics.get dataflow.snapshots.*
datalabeling. datalabeling.datasets.export datalabeling.datasets.get datalabeling.datasets.list datalabeling.operations.get iam.serviceAccounts.actAs
iam. logging.logEntries.create ml.models.list ml.operations.get ml.versions.get ml.versions.list resourcemanager.projects.get resourcemanager.projects.list serviceusage.services.use storage.buckets.create storage.buckets.delete storage.buckets.get storage.buckets.list storage.objects.create storage.objects.delete storage.objects.get storage.objects.list storage.objects.update |
Agente de serviço de código personalizado da Vertex AI( Concede as permissões adequadas ao código personalizado da Vertex AI. Contém cinco permissões de proprietário |
aiplatform.annotationSpecs.*
aiplatform.annotations.*
aiplatform.artifacts.*
aiplatform.
aiplatform.contexts.*
aiplatform.customJobs.*
aiplatform.dataItems.*
aiplatform.dataLabelingJobs.*
aiplatform.datasets.*
aiplatform.
aiplatform.
aiplatform. aiplatform.edgeDevices.*
aiplatform.endpoints.*
aiplatform.entityTypes.create aiplatform.entityTypes.delete aiplatform. aiplatform. aiplatform.entityTypes.get aiplatform. aiplatform.entityTypes.list aiplatform. aiplatform. aiplatform.entityTypes.update aiplatform. aiplatform.executions.*
aiplatform.features.*
aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform.featurestores.get aiplatform. aiplatform.featurestores.list aiplatform. aiplatform. aiplatform. aiplatform.humanInTheLoops.*
aiplatform.
aiplatform.indexEndpoints.*
aiplatform.indexes.*
aiplatform.locations.*
aiplatform.metadataSchemas.*
aiplatform.metadataStores.*
aiplatform.
|