Vloga `ml_full_access` ima ključno vlogo pri konfiguraciji in integraciji Deepseeka z OpenSearch Service. Ta vloga je del varnostnega vtičnika OpenSearch in se uporablja za upravljanje funkcij dostopa do strojnega učenja (ML) znotraj OpenSearch.
Opis vlog
Vloga `ml_full_access` daje popoln dostop do vseh funkcij ML znotraj OpenSearch. To vključuje možnost zagona novih ML opravil, branja modelov in brisanja modelov. Zagotavlja celovit nadzor nad funkcionalnostmi ML, zaradi česar je nujno za uporabnike, ki morajo upravljati in izvajati naloge ML znotraj OpenSearch [2].
Integracija z Deepseekom
Pri integraciji DeepSeeka z OpenSearch se vloga `ml_full_access` uporablja za zagotovitev, da lahko overjene entitete izvajajo klice API, povezane z nalogami ML. To vključuje ustvarjanje priključkov na zunanje modele, kot so tisti, ki jih ponuja Deepseek. Z preslikavo vlog IAM v vlogo `ml_full_access` lahko uporabniki zagotovijo, da imajo njihove identitete AWS potrebna dovoljenja za interakcijo z modeli Deepseek prek OpenSearch [1] [3].
Koraki konfiguracije
Če želite konfigurirati vlogo `ml_full_access` za uporabo z Deepseekom, običajno sledite tem korakom:
1. Ustvarite vloge IAM: Ustvarite IAM vloge, ki omogočajo OpenSearch za interakcijo s končnimi točkami SageMaker in ustvarjanje konektorjev. Te vloge so bistvene za vzpostavitev potrebnih dovoljenj in zaupanja [1].
2. Vloge za varnostne vloge na zemljevidu: V OpenSearch nadzornih ploščah se pomaknite do vloge `ml_full_access` in preslikajte vlogo IAM, ki so jih ARN -ove ustvarile prej, da bi podprli vloge. Ta korak zagotavlja, da imajo uporabniki s temi vlogami IAM popoln dostop do funkcij ML v OpenSearch [3] [6].
3. Preverite nastavitev: Ko konfigurirate vloge in dovoljenja, preverite, ali nastavitev deluje tako, da deluje s testnimi poizvedbami prek nadzornih plošč OpenSearch. To zagotavlja, da se lahko uspešno povežete z modeli Deepseek in izvajate ML naloge [1].
Če povzamemo, je vloga `ml_full_access` ključnega pomena za upravljanje funkcij ML v OpenSearch in zagotavljanje brezhibne integracije z modeli Deepseek z zagotavljanjem potrebnih dovoljenj za izvajanje ML nalog in dostop do zunanjih modelov.
Navedbe:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/big-tata/use-meepseek-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