Die Rolle von `ml_full_access` spielt eine entscheidende Rolle bei der Konfiguration und Integration von Deepseek in den OpenSearch -Dienst. Diese Rolle ist Teil des OpenSearch -Sicherheits -Plugins und wird verwendet, um den Zugriff auf maschinelles Lernen (ML) in OpenSearch zu verwalten.
Rollenbeschreibung
Die Rolle von `ml_full_access` gewährt den vollen Zugriff auf alle ML -Funktionen innerhalb von OpenSearch. Dies beinhaltet die Möglichkeit, neue ML -Aufgaben zu starten, Modelle zu lesen und Modelle zu löschen. Es bietet eine umfassende Kontrolle über ML -Funktionen und macht es für Benutzer, die ML -Aufgaben in OpenSearch verwalten und ausführen müssen, unerlässlich [2].
Integration in Deepseek
Bei der Integration von Deepseek in OpenSearch wird die Rolle `ml_full_access` verwendet, um sicherzustellen, dass authentifizierte Entitäten API -Aufrufe im Zusammenhang mit ML -Aufgaben ausführen können. Dies umfasst das Erstellen von Anschlüssen für externe Modelle, wie sie von Deepseek bereitgestellt werden. Durch die Zuordnung von IAM -Rollen in die Rolle `ml_full_access` können Benutzer sicherstellen, dass ihre AWS -Identitäten über die erforderlichen Berechtigungen verfügen, um mit Deekseek -Modellen durch OpenSearch zu interagieren [1] [3].
Konfigurationsschritte
Um die Rolle `ml_full_access` für die Verwendung mit Deepseek zu konfigurieren, folgen Sie normalerweise folgenden Schritten:
1. Erstellen Sie IAM -Rollen: Generieren Sie IAM -Rollen, mit denen OpenSearch mit Sagemaker -Endpunkten interagieren und Anschlüsse erstellen kann. Diese Rollen sind für die Einrichtung der erforderlichen Berechtigungen und Vertrauensbeziehungen von wesentlicher Bedeutung [1].
2. Karten -Backend -Rollen: In OpenSearch -Dashboards navigieren Sie zur Rolle `ml_full_access` und martieren Sie die zuvor erstellte IAM -Rolle, die zuvor für Backend -Rollen erstellt wurde. Dieser Schritt stellt sicher, dass Benutzer mit diesen IAM -Rollen in OpenSearch [6] vollen Zugriff auf ML -Funktionen haben.
3. Überprüfen Sie das Setup: Stellen Sie nach der Konfiguration von Rollen und Berechtigungen sicher, dass das Setup funktioniert, indem Sie Testabfragen über OpenSearch -Dashboards ausführen. Dies stellt sicher, dass Sie sich erfolgreich mit Deekseek -Modellen verbinden und ML -Aufgaben ausführen können [1].
Zusammenfassend ist die Rolle `ml_full_access` entscheidend für die Verwaltung von ML -Funktionen in OpenSearch und die Gewährleistung einer nahtlosen Integration in Deepseek -Modelle, indem die erforderlichen Berechtigungen für die Ausführung von ML -Aufgaben und den Zugriff auf externe Modelle bereitgestellt werden.
Zitate:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-teepseek-with-amazon-opensearch-service-vector-database-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_deepseek_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] https://opensearch.org/docs/latest/vector-search/tutorials/ag/rag-deepseek-chat/
[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-teepseek-provide-for-model-access