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SageMaker Modèles Amazon
Les SageMaker CloudFormation modèles Amazon définissent plusieurs AWS ressources afin de configurer le plugin neuronal et la recherche sémantique pour vous.
Commencez par utiliser le modèle Intégration aux modèles d'intégration de texte via Amazon pour déployer un SageMaker modèle d'intégration de texte dans SageMaker Runtime en tant que serveur. Si vous ne fournissez pas de point de terminaison modèle, CloudFormation crée un rôle IAM qui permet à SageMaker Runtime de télécharger les artefacts du modèle depuis Amazon S3 et de les déployer sur le serveur. Si vous fournissez un point de terminaison, CloudFormation créez un rôle IAM qui permet à la fonction Lambda d'accéder OpenSearch au domaine de service ou, si le rôle existe déjà, le met à jour et le réutilise. Le point de terminaison sert le modèle distant utilisé pour le connecteur ML avec le plugin ML Commons.
Utilisez ensuite le SageMaker modèle Integration with Sparse Encoders through Amazon pour créer une fonction Lambda qui permet à votre domaine de configurer des connecteurs d'inférence à distance. Une fois le connecteur créé dans OpenSearch Service, l'inférence à distance peut exécuter une recherche sémantique à l'aide du modèle distant dans SageMaker Runtime. Le modèle vous renvoie l'ID du modèle de votre domaine afin que vous puissiez commencer la recherche.
Pour utiliser les CloudFormation modèles Amazon SageMaker AI
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Ouvrez la console Amazon OpenSearch Service
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Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Integrations.
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Sous chacun des modèles Amazon SageMaker AI, choisissez Configurer le domaine, Configurer le domaine public.
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Suivez les instructions de la CloudFormation console pour approvisionner votre stack et configurer un modèle.
Note
OpenSearch Le service fournit également un modèle distinct pour configurer le domaine VPC. Si vous utilisez ce modèle, vous devez fournir l'ID VPC de la fonction Lambda.
