Роль `ml_full_access` відіграє вирішальну роль у конфігурації та інтеграції DeepSeek із службою OpenSearch. Ця роль є частиною плагіна OpenSearch Security і використовується для управління доступом до машинного навчання (ML) функцій у OpenSearch.
Опис ролі
Роль `ml_full_access` надає повний доступ до всіх функцій ML в OpenSearch. Сюди входить можливість починати нові завдання ML, зчитати моделі та видаляти моделі. Він забезпечує всебічний контроль над функціональними можливостями ML, що робить його важливим для користувачів, яким потрібно керувати та виконувати завдання ML в рамках OpenSearch [2].
інтеграція з DeepSeek
При інтеграції DeepSeek з OpenSearch роль `ml_full_access` використовується для забезпечення того, щоб аутентифіковані об'єкти могли виконувати виклики API, пов'язані з завданнями ML. Це включає створення з'єднувачів до зовнішніх моделей, як ті, що надаються DeepSeek. Відтворюючи ролі IAM на роль `ml_full_access`, користувачі можуть забезпечити, щоб їхні ідентичності AWS мали необхідні дозволи для взаємодії з моделями DeepSeek через OpenSearch [1] [3].
кроки конфігурації
Щоб налаштувати роль `ml_full_access` для використання з DeepSeek, ви, як правило, виконуєте ці кроки:
1. Створіть ролі IAM: Створіть ролі IAM, які дозволяють OpenSearch взаємодіяти з кінцевими точками Sagemaker та створювати роз'єми. Ці ролі є важливими для створення необхідних дозволів та довірчих відносин [1].
2. Карта бекендові ролі: У панелі відкриттів досліджень перейдіть до ролі `ml_full_access` та відображайте роль IAM, створені раніше для резервних ролей. Цей крок гарантує, що користувачі з цими ролями IAM мають повний доступ до функцій ML у OpenSearch [3] [6].
3. Перевірте налаштування: Після налаштування ролей та дозволів переконайтеся, що налаштування працює за допомогою запуску тестових запитів через інформаційні панелі OpenSearch. Це гарантує, що ви можете успішно підключитися до моделей DeepSeek та виконати завдання ML [1].
Підсумовуючи, роль `ml_full_access` є життєво важливою для управління функціями ML в OpenSearch та забезпеченню безперебійної інтеграції з моделями DeepSeek, надаючи необхідні дозволи для виконання завдань ML та доступу до зовнішніх моделей.
Цитати:
[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_deepeek_r1_model_on_sagemaker.md
[4] https://github.com/opensearch-project/ml-commons/blob/main/docs/tutorials/aws/rag_with_deepeek_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