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利用第三方库并管理依赖项
Python 代码在必要时使用第三方库。
但是，Lambda 函数有大小限制，因此建议您将使用的库保持在最低限度。
管理依赖项的推荐方法是准备一个“requirements.txt”并将所需的包上传到您的 Lambda 函数。

将 Amazon Bedrock 与 Lambda 函数结合使用的权限和策略设置
要使用 Amazon Bedrock，您必须使用适当的 IAM 角色和策略配置您的 Lambda 函数。
这使您可以在安全的环境中使用该服务。
本节详细介绍如何创建 IAM 角色、如何设置策略以及基于最小特权原则的设计要点。
我们还将介绍设置权限和测试技术的最佳实践。

如何创建使用 Amazon Bedrock 所需的 IAM 角色
为了让您的 Lambda 函数调用 Amazon Bedrock，您必须创建具有必要权限的 IAM 角色。
在 AWS 管理控制台中创建 IAM 角色并将 Lambda 添加到信任策略。
接下来，向此角色附加一个允许访问 Amazon Bedrock 的策略。
这允许您的 Lambda 函数访问 Bedrock API。

设置分配给 Lambda 函数的权限策略的步骤
对于策略配置，您可以使用AWS提供的“AmazonBedrockFullAccess”策略或创建自定义策略。
对于自定义策略，我们建议允许 Bedrock 资源所需的最低限度的操作（例如“bedrock:InvokeEndpoint”）。
这允许您以最少的权限使用功能。

IAM 策略的设计应遵 哥斯达黎加电报数据 循最小特权原则，以确保最大程度的安全。
例如，仅允许访问特定区域或资源，并且不授予不必要的权限。
您还可以使用“条件”元素来设置仅在特定条件下应用的权限。

权限测试和调试技术
测试权限是否设置正确。
您可以使用 AWS IAM 策略模拟器来验证您配置的策略是否按预期工作。
您还可以启用 CloudWatch 日志来识别执行 Lambda 函数时出现错误或访问被拒绝的原因。

如何管理和更新 IAM 策略
定期审查 IAM 政策并删除不必要的权限以维护安全。
更新策略时，请先在测试环境中验证更改，然后再将其应用到生产环境。
这最大限度地降低了影响运营服务的风险。