Den `ML_FULL_ACCESS` -rollen spiller en avgjørende rolle i konfigurasjonen og integrasjonen av DeepSeek med OpenSearch Service. Denne rollen er en del av OpenSearch Security -plugin og brukes til å administrere tilgang til maskinlæring (ML) -funksjoner innen OpenSearch.
rollebeskrivelse
Rollen `ml_full_access` gir full tilgang til alle ML -funksjoner innen OpenSearch. Dette inkluderer muligheten til å starte nye ML -oppgaver, lese modeller og slette modeller. Det gir omfattende kontroll over ML -funksjonaliteter, noe som gjør det viktig for brukere som trenger å administrere og utføre ML -oppgaver innen OpenSearch [2].
Integrasjon med DeepSeek
Når du integrerer DeepSeek med OpenSearch, brukes `ML_FULL_ACCESS` -rollen for å sikre at autentiserte enheter kan utføre API -samtaler relatert til ML -oppgaver. Dette inkluderer å lage kontakter til eksterne modeller som de som leveres av DeepSeek. Ved å kartlegge IAM -roller til `ML_FULL_ACCESS` -rollen, kan brukerne sikre at AWS -identitetene deres har de nødvendige tillatelsene til å samhandle med DeepSeek -modeller gjennom OpenSearch [1] [3].
Konfigurasjonstrinn
For å konfigurere `ml_full_access` -rollen for bruk med DeepSeek, følger du vanligvis disse trinnene:
1. Lag IAM -roller: Generer IAM -roller som lar OpenSearch samhandle med Sagemaker -endepunkter og lage kontakter. Disse rollene er avgjørende for å sette opp nødvendige tillatelser og tillitsforhold [1].
2. Kart -backend -roller: I OpenSearch Dashboards, naviger til `ML_FULL_ACCESS` -rollen og kartlegge IAM -rollen ARNS opprettet tidligere til backend -roller. Dette trinnet sikrer at brukere med disse IAM -rollene har full tilgang til ML -funksjoner i OpenSearch [3] [6].
3. Bekreft oppsett: Etter å ha konfigurert roller og tillatelser, må du bekrefte at oppsettet fungerer ved å kjøre testspørsmål gjennom OpenSearch Dashboards. Dette sikrer at du kan koble til DeepSeek -modeller og utføre ML -oppgaver [1].
Oppsummert er rollen `ml_full_access` viktig for å håndtere ML -funksjoner i OpenSearch og sikre sømløs integrasjon med DeepSeek -modeller ved å gi nødvendige tillatelser for å utføre ML -oppgaver og få tilgang til eksterne modeller.
Sitasjoner:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-depseek-with-azon-opensearch-service-vektor-database-and-azon-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-depseek-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-depseek-provide-for-model-access