01 这是什么？
AWS SageMaker 是面向 ML 全生命周期的托管平台，覆盖数据标注、训练、部署、监控与治理。SageMaker 现已纳入基础模型托管端点、原生向量库与内置模型评估，并与 AWS 服务深度集成。
AWS SageMaker
AWS 边界内承载 ML 工作负载的自然之家。
02 为什么要采用？
- 在 AWS 上托管端到端 ML 生命周期
- 与 IAM、KMS、PrivateLink 及 CloudTrail 原生集成
- 通过 JumpStart 与 Bedrock 互通部署基础模型
- 内置模型监控、漂移检测与 Clarify
- 合规姿态稳健（HIPAA、SOC 2、FedRAMP）
03 我如何提供帮助
我根据贵司的安全边界设计 SageMaker 架构：VPC 隔离、KMS 加密的产物、细粒度 IAM、模型审批流，以及与现有 CSPM 工具的对接。我也协助进行成本与治理评审。
04 预期交付物
- SageMaker 着陆区与 VPC 设计
- 遵循最小权限边界的 IAM 模型
- 端点部署与审批工作流
- 监控、漂移检测与审计管道
- 成本与治理评审