tocdepth

2

Доступы и роли

Доступ к платформе ограничен ролевой моделью личного кабинета. Чтобы пользователь мог переходить на платформу через личный кабинет, назначьте ему роль на проект и платформу согласно ролевой модели личного кабинета.

Внутри платформы ML Space роли отвечают только за то, какие действия пользователь может выполнять на ней. Вы можете назначить пользователю:

  • одну роль на проект;

  • одну или несколько ролей на выбранные воркспейсы в проекте.

../_images/s__roles.png

Примечание

После назначения роли изменения могут вступить в силу с задержкой до 10 минут.

Создавая проект, вы автоматически становитесь администратором проекта и можете управлять действиями в проекте и воркспейсе.

Новые пользователи, добавленные в воркспейс внутри платформы ML Space, будут иметь роль, которую им назначили на платформу в личном кабинете, или Read user, если роль на платформу отсутствует.

См.также

Список ролей и доступных действий в ML Space

Роли назначаются в личном кабинете.

Ниже представлено краткое описание для каждой роли.

Описание ролей в ML Space

Роль

Описание

Administrator

Полный доступ ко всем модулям и сервисам ML Space.

Позволяет работать со всеми объектами платформы и администрировать некоторые из них, в том числе воркспейсы.

Read user

Права только на просмотр объектов платформы.

Позволяет просматривать текущее состояние проекта, включая расходы и потребление, а также актуальные объекты, их конфигурацию и логи.

Data Scientist

Анализ данных и проверка продуктовых гипотез.

Пользователь с этой ролью может работать с моделями (Model Registry) и их обучением (Jupyter Server, задачи обучения, обучение на кластерах Spark), а также с пайплайнами, Data transfer service и Dataset Registry. Ограничены права доступа к Docker Registry и деплоям.

Data Engineer

Управление ETL-процессами и конвейерами обработки.

Пользователь с этой ролью преимущественно собирает и готовит датасеты с помощью Dataset Registry, Data transfer service, пайплайнов, может сохранять модели в Model Registry. Ограничены права доступа к Docker Registry, окружениям, обучению на Spark и деплоям.

ML Ops Engineer

Управление развертыванием моделей и мониторинга.

Пользователь с этой ролью имеет доступ ко всем операциям с Docker Registry, сервису Deployments, Data transfer service, задачам, а также может просматривать хранилища данных.

Список доступных действий для каждой роли приведен ниже.

Доступные действия

Действие

Data Scientist

Data Engineer

ML Ops Engineer

Administrator

Read user

Просмотр баланса

yes

yes

Просмотр детализации, статистики

yes

Администрирование воркспейса: добавление и удаление пользователей

yes

Просмотр Jupyter Server

yes

yes

yes

yes

yes

Создание, изменение, удаление Jupyter Server

yes

yes

yes

Аллокации (если подключены)

yes

yes

yes

yes

yes

Просмотр задач обучения (включая распределенные)

yes

yes

yes

yes

yes

Создание, изменение, удаление задач обучения (кроме распределенных)

yes

yes

yes

yes

Создание, изменение, удаление распределенных задач обучения на кластерах Spark

yes

yes

yes

Просмотр объектов в Environments

yes

yes

yes

yes

yes

Создание, изменение, удаление объектов в Environments

yes

yes

Просмотр объектов в Deployments

yes

yes

yes

yes

yes

Получение предсказаний от модели

yes

yes

yes

Создание, изменение, удаление объектов Deployments

yes

yes

Просмотр образов Docker registry

yes

yes

yes

yes

yes

Скачивание образов Docker registry

yes

yes

yes

yes

Создание, изменение, удаление образов Docker registry

yes

yes

Просмотр объектов Dataset registry

yes

yes

yes

yes

yes

Создание, изменение, удаление объектов Dataset registry

yes

yes

yes

Просмотр коннекторов и правил переноса

yes

yes

yes

yes

yes

Создание, изменение, удаление коннекторов и правил переноса

yes

yes

yes

yes

Просмотр объектов Model registry

yes

yes

yes

yes

yes

Создание, изменение, удаление объектов Model registry

yes

yes

yes

Отправка модели из Model registry на деплой

yes

Просмотр объектов в Pipelines

yes

yes

yes

yes

yes

Создание, изменение объектов в Pipelines

yes

yes

yes

yes

Просмотр карточек AI Marketplace

yes

yes

yes

yes

yes

Использование готовых объектов из AI Marketplace и размещение новых

yes

Просмотр бакетов хранилища

yes

yes

yes

yes

yes

Просмотр файлов, создание карточек моделей и датасетов в репозитории, отправка на NFS

yes

yes

yes

Полный доступ к управлению бакетами хранилища

yes

Просмотр хранилища S3

yes

yes

yes

yes

yes

Создание, изменение, удаление объектов в хранилище S3

yes

yes

yes

yes

Просмотр хранилища NFS

yes

yes

yes

yes

yes

Создание, изменение, удаление объектов в хранилище NFS

yes

yes

yes

yes
Запустили Evolution free tier
для Dev & Test
Получить