Rolul `ml_full_access` joacă un rol crucial în configurația și integrarea Deepseek cu serviciul OpenSearch. Acest rol face parte din pluginul de securitate OpenSearch și este utilizat pentru a gestiona accesul la caracteristicile de învățare automată (ML) din OpenSearch.
Descrierea rolului
Rolul `ML_Full_Access` acordă acces complet la toate caracteristicile ML din OpenSearch. Aceasta include capacitatea de a începe noi sarcini ML, de a citi modele și de a șterge modele. Oferă un control cuprinzător asupra funcționalităților ML, ceea ce îl face esențial pentru utilizatorii care trebuie să gestioneze și să execute sarcini ML în OpenSearch [2].
Integrare cu Deepseek
Atunci când integrați Deepseek cu OpenSearch, rolul `ML_Full_Access` este utilizat pentru a se asigura că entitățile autentificate pot executa apeluri API legate de sarcinile ML. Aceasta include crearea de conectori la modele externe precum cele furnizate de Deepseek. Prin maparea rolurilor IAM la rolul `ML_Full_Access`, utilizatorii se pot asigura că identitățile lor AWS au permisiunile necesare pentru a interacționa cu modelele Deepseek prin OpenSearch [1] [3].
Pași de configurare
Pentru a configura rolul `ml_full_access` pentru utilizare cu Deepseek, de obicei, urmați acești pași:
1. Creați roluri IAM: Generați roluri IAM care permit OpenSearch să interacționeze cu punctele finale Sagemaker și să creeze conectori. Aceste roluri sunt esențiale pentru crearea permisiunilor și a relațiilor de încredere necesare [1].
2. Roluri de backend a hărții: în tablourile de bord OpenSearch, navigați la rolul `ML_Full_Access` și mapați rolul IAM pe care ARN -urile au creat -o anterior pentru rolurile de backend. Acest pas asigură că utilizatorii cu aceste roluri IAM au acces complet la funcțiile ML în OpenSearch [3] [6].
3. Verificați configurarea: După configurarea rolurilor și permisiunilor, verificați dacă configurația funcționează prin rularea întrebărilor de testare prin tablouri de bord OpenSearch. Acest lucru vă asigură că vă puteți conecta cu succes la modelele Deepseek și să executați sarcini ML [1].
În rezumat, rolul `ml_full_access` este vital pentru gestionarea caracteristicilor ML în OpenSearch și pentru a asigura o integrare perfectă cu modelele Deepseek, oferind permisiunile necesare pentru executarea sarcinilor ML și accesarea modelelor externe.
Citări:
[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-for-model-access