El rol `ml_full_access` juega una parte crucial en la configuración e integración de Deepseek con el servicio OpenSearch. Este rol es parte del complemento de seguridad de OpenSearch y se utiliza para administrar las funciones de Acceso a Machine Learning (ML) dentro de OpenSearch.
Descripción del rol
El rol `ml_full_access` otorga acceso completo a todas las características de ML dentro de OpenSearch. Esto incluye la capacidad de iniciar nuevas tareas ML, leer modelos y eliminar modelos. Proporciona un control integral sobre las funcionalidades de ML, por lo que es esencial para los usuarios que necesitan administrar y ejecutar tareas de ML dentro de OpenSearch [2].
Integración con Deepseek
Al integrar Deepseek con OpenSearch, el rol `ml_full_access` se utiliza para garantizar que las entidades autenticadas puedan ejecutar llamadas API relacionadas con tareas ML. Esto incluye crear conectores a modelos externos como los proporcionados por Deepseek. Al asignar los roles de IAM para el rol `ml_full_access`, los usuarios pueden asegurarse de que sus identidades de AWS tengan los permisos necesarios para interactuar con los modelos Deepseek a través de Opessearch [1] [3].
Pasos de configuración
Para configurar el papel `ml_full_access` para usar con Deepseek, generalmente sigue estos pasos:
1. Cree roles IAM: genere roles IAM que permitan que OpenSearch interactúe con los puntos finales de Sagemaker y cree conectores. Estos roles son esenciales para establecer los permisos necesarios y las relaciones de confianza [1].
2. Roles de back -end del mapa: en los paneles de OpenSearch, navegue al rol `ml_full_access` y asigne el rol de IAM creó anteriormente para los roles de fondo. Este paso asegura que los usuarios con estos roles IAM tengan acceso completo a las funciones de ML en OpenSearch [3] [6].
3. Verifique la configuración: después de configurar roles y permisos, verifique que la configuración funcione ejecutando consultas de prueba a través de los paneles de OpenSearch. Esto garantiza que pueda conectarse con éxito a los modelos Deepseek y ejecutar tareas ML [1].
En resumen, el rol `ml_full_access` es vital para administrar las características de ML en Opessearch y garantizar una integración perfecta con los modelos Deepseek al proporcionar los permisos necesarios para ejecutar tareas de ML y acceder a modelos externos.
Citas:
[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