创建AWS SageMaker MLOps项目时CloudFormation报Provisioning failed错误

在SageMaker Studio中测试MLOps功能，选用SageMaker官方提供的覆盖模型构建、训练、部署、监控全流程的MLOps模板创建项目时，出现Provisioning failed报错，错误由CloudFormation返回。
当前配置参考截图：

• 报错详情：
• 关联关系配置：
• IAM角色配置：

• 检查SageMaker Studio执行角色权限：官方MLOps模板会自动编排CloudFormation、CodePipeline、CodeBuild、S3、ECR、IAM、SageMaker多类资源，执行角色如果仅配置SageMaker基础访问权限，缺少cloudformation:*、codepipeline:*、codebuild:*、iam:CreateRole、iam:AttachRolePolicy、iam:PassRole、s3:CreateBucket、ecr:*相关权限，会直接导致资源创建失败。同时要确认角色没有附加限制上述资源创建的权限边界策略。
• 校验代码源关联配置：如果模板配置了GitHub/GitLab作为源仓库，要确认关联的CodeStar连接状态为Available，不是待授权状态，且连接已获得目标仓库的读写权限，配置中填写的仓库名、分支名无拼写错误、与实际仓库完全匹配。
• 定位CloudFormation栈具体失败原因：直接进入CloudFormation控制台，找到对应MLOps项目的失败栈，切换到「事件」标签页，筛选状态为CREATE_FAILED的资源查看具体报错：
  • 如果失败资源是IAM角色/策略，补全上述提到的IAM相关权限即可
  • 如果失败资源是S3存储桶/ECR镜像仓库，检查当前账号对应区域是否存在同名资源，S3桶名为全局唯一，重名会直接触发创建失败
  • 如果失败资源是VPC/安全组/子网相关，确认所选子网有足够可用IP，安全组没有限制SageMaker、CodeBuild等服务的内网访问权限
• 检查服务配额：确认当前区域下SageMaker项目数量、CodePipeline并行流水线数量、CloudFormation栈数量未达到账号配额上限，配额不足也会返回Provisioning failed错误。
• 校验模板参数：如果自定义修改过官方模板的默认参数，确认所有必填参数都填写了合法值，比如部署实例类型为当前账号支持的规格，模型名称、项目名称无非法特殊字符。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zhi qin wang