يلعب دور `ml_full_access` جزءًا حاسمًا في تكوين ودمج DeepSeek مع خدمة OpenSearch. هذا الدور جزء من المكون الإضافي لأمان OpenSearch ويستخدم لإدارة ميزات الوصول إلى التعلم الآلي (ML) داخل OpenSearch.
وصف الدور
يمنح دور `ml_full_access` الوصول الكامل إلى جميع ميزات ML داخل OpenSearch. يتضمن ذلك القدرة على بدء مهام ML الجديدة ، وقراءة النماذج ، وحذف النماذج. يوفر تحكمًا شاملاً على وظائف ML ، مما يجعل من الضروري للمستخدمين الذين يحتاجون إلى إدارة وتنفيذ مهام ML داخل OpenSearch [2].
التكامل مع Deepseek
عند دمج DeepSeek مع OpenSearch ، يتم استخدام دور `ml_full_access` لضمان أن الكيانات المصادقة يمكنها تنفيذ مكالمات API المتعلقة بمهام ML. ويشمل ذلك إنشاء موصلات إلى نماذج خارجية مثل تلك التي توفرها Deepseek. من خلال تعيين أدوار IAM لدور `ml_full_access` ، يمكن للمستخدمين التأكد من أن هويات AWS لديهم الأذونات اللازمة للتفاعل مع نماذج DeepSeek من خلال OpenSearch [1] [3].
خطوات التكوين
لتكوين دور `ml_full_access` للاستخدام مع DeepSeek ، تتبع عادة هذه الخطوات:
1. إنشاء أدوار IAM: قم بإنشاء أدوار IAM التي تسمح لـ OpenSearch بالتفاعل مع نقاط نهاية Sagemaker وإنشاء موصلات. هذه الأدوار ضرورية لإعداد الأذونات اللازمة وعلاقات الثقة [1].
2. أدوار الواجهة الخلفية: في لوحات معلومات OpenSearch ، انتقل إلى دور "ML_Full_Access` ورسم خريطة دور IAM ARNS الذي تم إنشاؤه في وقت سابق إلى أدوار الخلفية. تضمن هذه الخطوة أن يتمتع المستخدمون الذين لديهم أدوار IAM هذه بوصول كامل إلى ميزات ML في OpenSearch [3] [6].
3. تحقق من الإعداد: بعد تكوين الأدوار والأذونات ، تحقق من أن الإعداد يعمل عن طريق تشغيل استعلامات الاختبار من خلال لوحات معلومات OpenSearch. هذا يضمن أنه يمكنك الاتصال بنجاح بنماذج Deepseek وتنفيذ مهام ML [1].
باختصار ، يعتبر دور `ml_full_access` أمرًا حيويًا لإدارة ميزات ML في OpenSearch وضمان التكامل السلس مع نماذج DeepSeek من خلال توفير الأذونات اللازمة لتنفيذ مهام ML والوصول إلى النماذج الخارجية.
الاستشهادات:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-deepeek-with-amazon-opensearch-service-vector-database-and-amazon-sagemaker/
[2] https://opensearch.org/docs/latest/ml-commons-plugin/model-access-control/
[3] https://github.com/opensearch-project/ml-commons/blob/main/docs/tutorials/aws/rag_with_deepseek_r1_model_on_sagemaker.md
[4] https://github.com/opensearch-project/ml-commons/blob/main/docs/tutorials/aws/rag_with_deepeek_r1_model_on_bedrock.md
[5] https://github.com/opensearch-project/ml-commons/blob/main/docs/tutorials/aws/deepseek_demo_notebook_for_rag.ipynb
[6]
[7] https://github.com/opensearch-project/ml-commons/blob/main/docs/tutorials/aws/rag_with_deepseek_chat_model.md
[8] https://zilliz.com/ai-faq/what-apis-does-deepseek-provide-for-model-access