Il ruolo `ml_full_access` gioca una parte cruciale nella configurazione e nell'integrazione di DeepSeek con il servizio OpenSearch. Questo ruolo fa parte del plug -in OpenSearch Security e viene utilizzato per gestire le funzionalità di Access alle Machine Learning (ML) all'interno di OpenSearch.
Descrizione del ruolo
Il ruolo `ml_full_access` concede il pieno accesso a tutte le funzionalità ML all'interno di OpenSearch. Ciò include la possibilità di avviare nuove attività ML, modelli di lettura ed eliminare i modelli. Fornisce un controllo completo sulle funzionalità ML, rendendolo essenziale per gli utenti che devono gestire ed eseguire le attività ML all'interno di OpenSearch [2].
Integrazione con DeepSeek
Quando si integra DeepSeek con OpenSearch, il ruolo `ml_full_access` viene utilizzato per garantire che le entità autenticate possano eseguire chiamate API relative alle attività ML. Ciò include la creazione di connettori a modelli esterni come quelli forniti da DeepSeek. Mappando i ruoli IAM al ruolo di `ml_full_access`, gli utenti possono garantire che le loro identità AWS abbiano le autorizzazioni necessarie per interagire con i modelli DeepSeek attraverso OpenSearch [1] [3].
Passaggi di configurazione ###
Per configurare il ruolo `ml_full_access` per l'uso con DeepSeek, in genere si seguono questi passaggi:
1. Creare ruoli IAM: generare ruoli IAM che consentono a OpenSearch di interagire con gli endpoint sagemaker e creare connettori. Questi ruoli sono essenziali per impostare le autorizzazioni necessarie e le relazioni di fiducia [1].
2. Mappa ruoli di backend: in OpenSearch Dashboards, vai al ruolo di `ML_FULL_ACCESS` e mappa il ruolo IAM ARNS creato in precedenza ai ruoli backend. Questo passaggio garantisce che gli utenti con questi ruoli IAM abbiano pieno accesso alle funzionalità ML in OpenSearch [3] [6].
3. Verificare la configurazione: dopo aver configurato ruoli e autorizzazioni, verificare che l'installazione funzioni eseguendo query di test tramite dashboard OpenSearch. Ciò garantisce che puoi connetterti correttamente ai modelli DeepSeek ed eseguire le attività ML [1].
In sintesi, il ruolo `ml_full_access` è vitale per la gestione delle funzionalità ML in OpenSearch e garantire l'integrazione senza soluzione di continuità con i modelli DeepSeek fornendo le autorizzazioni necessarie per l'esecuzione di attività ML e l'accesso a modelli esterni.
Citazioni:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-deepseek-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_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/rag/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-deepseek-provide-formodel-Access