기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
Amazon OpenSearch Serverless에서 Machine Learning 구성
기계 학습
Machine Learning(ML)은 ML 알고리즘 및 원격 모델 형태로 ML 기능을 제공합니다. 이러한 모델에 액세스하면 RAG 또는 시맨틱 검색과 같은 여러 AI 워크플로를 실행할 수 있습니다. ML은 커넥터로 구성할 수 있는 최신 외부 호스팅 모델을 사용하여 생성형 AI 사용 사례의 실험 및 프로덕션 배포를 지원합니다. 커넥터를 구성한 후 모델에 구성한 다음 배포하여 예측을 수행해야 합니다.
커넥터
커넥터를 사용하면 타사 ML 플랫폼에서 호스팅되는 모델에 쉽게 액세스할 수 있습니다. OpenSearch 클러스터와 원격 모델 간의 게이트웨이 역할을 합니다. 자세한 내용은 다음 설명서를 참조하세요.
-
OpenSearch 설명서 웹 사이트에서 타사 ML 플랫폼용 커넥터 생성
-
중요
-
신뢰 정책을 생성할 때를 OpenSearch Service 원칙
ml.opensearchservice.amazonaws.com
으로 추가합니다. -
정책에서 도메인을 구성하는 방법을 표시하는 커넥터 페이지의 단계를 건너뜁니다.
-
권한 구성 단계에서
iam:PassRole
문을 추가합니다. -
OpenSearch Dashboards에서 ML 역할 매핑 단계를 건너뜁니다. 백엔드 역할 구성은 필요하지 않습니다. 이는 용 커넥터 AWS 서비스와 외부 플랫폼용 커넥터에 적용됩니다.
-
컬렉션 엔드포인트에 대한 SigV4 요청에서 서비스 이름을
aoss
대신 로 설정합니다es
.
-
모델
모델은 다양한 AI 워크플로에서 사용되는 핵심 기능입니다. 일반적으로 커넥터를 모델과 연결하여 커넥터를 사용하여 예측을 수행합니다. 모델이 배포된 상태이면 예측을 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 OpenSearch 설명서 웹 사이트의 타사 플랫폼에서 호스팅되는 모델 등록
참고
로컬 모델과 같은 모든 모델 기능이 OpenSearch Serverless에서 지원되는 것은 아닙니다. 자세한 내용은 지원되지 않는 Machine Learning APIs 및 기능 단원을 참조하십시오.
Machine Learning에 대한 권한 구성
다음 섹션에서는 Machine Learning(ML)에 필요한 컬렉션 데이터 액세스 정책을 설명합니다. 자리 표시자 값을
특정 정보로 바꿉니다. 자세한 내용은 지원되는 정책 권한 단원을 참조하십시오.
{ "Rules": [ { "Resource": [ "model/
collection_name
/*" ], "Permission": [ "aoss:DescribeMLResource", "aoss:CreateMLResource", "aoss:UpdateMLResource", "aoss:DeleteMLResource", "aoss:ExecuteMLResource" ], "ResourceType": "model" } ], "Principal": [ "arn:aws:iam::account_id
:role/role_name
" ], "Description": "ML full access policy forcollection_name
" }
-
aoss:DescribeMLResource – 커넥터, 모델 및 모델 그룹을 검색하고 쿼리할 수 있는 권한을 부여합니다.
-
aoss:CreateMLResource – 커넥터, 모델 및 모델 그룹을 생성할 수 있는 권한을 부여합니다.
-
aoss:UpdateMLResource – 커넥터, 모델 및 모델 그룹을 업데이트할 수 있는 권한을 부여합니다.
-
aoss:DeleteMLResource – 커넥터, 모델 및 모델 그룹을 삭제할 수 있는 권한을 부여합니다.
-
aoss:ExecuteMLResource – 모델에 대한 예측을 수행할 수 있는 권한을 부여합니다.