`ml_full_access`ロールは、DeepSeekとOpenSearchサービスの構成と統合において重要な役割を果たします。この役割は、OpenSearchセキュリティプラグインの一部であり、OpenSearch内の機械学習(ML)機能へのアクセスを管理するために使用されます。
###役割の説明
`ml_full_access`ロールは、OpenSearch内のすべてのML機能への完全なアクセスを付与します。これには、新しいMLタスクを起動し、モデルを読み取り、モデルを削除する機能が含まれます。 ML機能に対する包括的な制御を提供し、OpenSearch [2]内でMLタスクを管理および実行する必要があるユーザーに不可欠です。
Deepseekとの統合
DeepSeekをOpenSearchと統合する場合、「ML_FULL_ACCESS」の役割を使用して、認証されたエンティティがMLタスクに関連するAPI呼び出しを実行できるようにします。これには、DeepSeekが提供するような外部モデルへのコネクタの作成が含まれます。 IAMの役割を「ML_FULL_ACCESS」の役割にマッピングすることにより、ユーザーはAWS IDがOpenSearch [1] [3]を通じてDeepSeekモデルと対話するために必要な許可を持つことを保証できます。
###設定手順
deepseekで使用するための「ml_full_access」の役割を構成するには、通常、次の手順に従います。
1. IAMの役割の作成：OpenSearchがSagemakerエンドポイントと対話し、コネクタを作成できるIAMロールを生成します。これらの役割は、必要な許可と信頼関係を設定するために不可欠です[1]。
2。バックエンドの役割をマップ：OpenSearchダッシュボードで、「ML_FULL_ACCESS」の役割に移動し、ARNSが以前に作成したIAMの役割をバックエンドの役割にマッピングします。このステップにより、これらのIAMロールを持つユーザーがOpenSearch [3] [6]でML機能に完全にアクセスできるようになります。
3.セットアップの確認：役割と権限を構成した後、OpenSearchダッシュボードを介してテストクエリを実行することにより、セットアップが機能していることを確認します。これにより、DeepSeekモデルに正常に接続し、MLタスクを実行できます[1]。
要約すると、「ML_FULL_ACCESS」の役割は、MLタスクを実行して外部モデルにアクセスするために必要なアクセス許可を提供することにより、OpenSearchのML機能を管理し、DeepSeekモデルとのシームレスな統合を確保するために不可欠です。
引用：
[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_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-for-model-access