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機械学習オフラインバッチ推論での OpenSearch Ingestion パイプラインの使用

Amazon OpenSearch Ingestion (OSI) パイプラインは、機械学習 (ML) オフラインバッチ推論処理をサポートし、大量のデータを低コストで効率的に強化します。非同期で処理できる大規模なデータセットがある場合は、常にオフラインバッチ推論を使用してください。オフラインバッチ推論は、Amazon Bedrock モデルと SageMaker モデルで機能します。この機能は、OpenSearch Service 2.17 以降のドメインで OpenSearch Ingestion AWS リージョンをサポートするすべての で使用できます。

オフラインバッチ推論処理は、ML Commons と呼ばれる OpenSearch の機能を活用します。ML Commons は、トランスポートおよび REST API コールを通じて ML アルゴリズムを提供します。これらの呼び出しは、ML リクエストごとに適切なノードとリソースを選択し、ML タスクを監視してアップタイムを確保します。このように、ML Commons は既存のオープンソースの ML アルゴリズムを活用し、新しい ML 機能の開発に必要な労力を削減できます。ML Commons の詳細については、OpenSearch.org ドキュメントの「Machine learning」をご覧ください。

仕組み

パイプラインに adding a machine learning inference processor することで、OpenSearch Ingestion でオフラインバッチ推論パイプラインを作成できます。このプロセッサを使用すると、パイプラインを SageMaker などの AI サービスに接続してバッチ推論ジョブを実行できます。ターゲットドメインで実行されている AI コネクタ (batch_predict サポート) を介して目的の AI サービスに接続するようにプロセッサを設定できます。

OpenSearch Ingestion は、ML Commons で ml_inference プロセッサを使用してオフラインバッチ推論ジョブを作成します。次に、ML Commons は batch_predict API を使用します。この API は、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Cohere、OpenAI の外部モデルサーバーにデプロイされたモデルを使用して、オフライン非同期モードで大規模なデータセットに対して推論を実行します。次の図は、複数のコンポーネントをオーケストレーションしてこのプロセスをエンドツーエンドで実行する OpenSearch Ingestion パイプラインを示しています。

パイプラインコンポーネントは次のように動作します。

パイプライン 1 (データの準備と変換)*:

パイプライン 2 (トリガー ML batch_inference):

パイプライン 3 (バルク取り込み):

ml_inference プロセッサについて

OpenSearch Ingestion は、バッチ処理に S3 スキャンソースと ML 推論プロセッサ間の特殊な統合を使用します。S3 スキャンはメタデータ専用モードで動作し、実際のファイルの内容を読み取らずに S3 ファイル情報を効率的に収集します。ml_inference プロセッサは S3 ファイル URL を使用して、バッチ処理のために ML Commons と調整します。この設計では、スキャンフェーズ中の不要なデータ転送を最小限に抑えることで、バッチ推論ワークフローを最適化します。パラメータを使用して ml_inference プロセッサを定義します。以下がその例です。

processor:
    - ml_inference:
        # The endpoint URL of your OpenSearch domain
        host: "https://AWStest-offlinebatch-123456789abcdefg.us-west-2.es.amazonaws.com"
        
        # Type of inference operation:
        # - batch_predict: for batch processing
        # - predict: for real-time inference
        action_type: "batch_predict"
        
        # Remote ML model service provider (Amazon Bedrock or SageMaker)
        service_name: "bedrock"
        
        # Unique identifier for the ML model
        model_id: "AWSTestModelID123456789abcde"
        
        # S3 path where batch inference results will be stored
        output_path: "s3://amzn-s3-demo-bucket/"
      
        # Supports ISO_8601 notation strings like PT20.345S or PT15M
        # These settings control how long to keep your inputs in the processor for retry on throttling errors
        retry_time_window: "PT9M"
        
        #AWSconfiguration settings
        aws:
            #AWS リージョンwhere the Lambda function is deployed
            region: "us-west-2"
            # IAM role ARN for Lambda function execution
            sts_role_arn: "arn:aws::iam::account_id:role/Admin"
        
        # Dead-letter queue settings for storing errors
        dlq:
          s3:
            region: us-west-2
            bucket: batch-inference-dlq
            key_path_prefix: bedrock-dlq
            sts_role_arn: arn:aws:iam::account_id:role/OSI-invoke-ml
            
        # Conditional expression that determines when to trigger the processor
        # In this case, only process when bucket matches "amzn-s3-demo-bucket"
        ml_when: /bucket == "amzn-s3-demo-bucket"

ml_inference プロセッサを使用した取り込みパフォーマンスの向上

OpenSearch Ingestion ml_inference プロセッサは、ML 対応検索のデータインジェストパフォーマンスを大幅に強化します。プロセッサは、セマンティック検索、マルチモーダル検索、ドキュメントエンリッチメント、クエリ理解など、機械学習モデルによって生成されたデータを必要とするユースケースに最適です。セマンティック検索では、プロセッサは大量の高次元ベクトルの作成と取り込みを桁違いに高速化できます。

プロセッサのオフラインバッチ推論機能には、リアルタイムモデル呼び出しと比べて明確な利点があります。リアルタイム処理には容量制限のあるライブモデルサーバーが必要ですが、バッチ推論はコンピューティングリソースをオンデマンドで動的にスケーリングし、データを並行して処理します。例えば、OpenSearch Ingestion パイプラインが 10 億のソースデータリクエストを受信すると、ML バッチ推論入力用に 100 個の S3 ファイルが作成されます。次に、ml_inference プロセッサは 100 個の ml.m4.xlarge Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスを使用して SageMaker バッチジョブを開始し、14 時間で 10 億件のリクエストのベクトル化を完了します。これは、リアルタイムモードで達成することが事実上不可能なタスクです。

セマンティック検索のデータリクエストを取り込むように ml_inference プロセッサを設定する

次の手順では、テキスト埋め込みモデルを使用してセマンティック検索用に 10 億のデータリクエストを取り込むように OpenSearch Ingestion ml_inference プロセッサを設定および設定するプロセスについて説明します。

ステップ 1: OpenSearch でコネクタを作成し、モデルを登録する

次の手順では、ML Commons batch_inference_sagemaker_connector_blueprint を使用して、Amazon SageMaker でコネクタとモデルを作成します。OpenSearchCloudFormation 統合テンプレートを使用する場合は、このセクションの(代替手順) ステップ 1: CloudFormation統合テンプレートを使用してコネクタとモデルを作成する後半の「」を参照してください。

(代替手順) ステップ 1: CloudFormation統合テンプレートを使用してコネクタとモデルを作成する

必要に応じて、 AWS CloudFormationを使用して、ML 推論に必要なすべての Amazon SageMaker コネクタとモデルを自動的に作成できます。このアプローチでは、Amazon OpenSearch Service コンソールで使用できる事前設定されたテンプレートを使用することで、セットアップを簡素化します。詳細については、「CloudFormationを使用してセマンティック検索用のリモート推論をセットアップする」を参照してください。

ステップ 2: ML オフラインバッチ推論用の OpenSearch Ingestion パイプラインを作成する

次のサンプルを使用して、ML オフラインバッチ推論用の OpenSearch Ingestion パイプラインを作成します。OpenSearch Ingestion のパイプラインの作成の詳細については、「Amazon OpenSearch Ingestion パイプラインの作成」を参照してください。

[開始する前に]

次の例では、sts_role_arn パラメータに IAM ロール ARN を指定します。次の手順を使用して、このロールが OpenSearch の ml-commons にアクセスできるバックエンドロールにマッピングされていることを確認します。

ML オフラインバッチ推論用の OpenSearch Ingestion パイプラインを作成するためのサンプル

version: '2'
extension:
  osis_configuration_metadata:
    builder_type: visual
sagemaker-batch-job-pipeline:
  source:
    s3:
      acknowledgments: true
      delete_s3_objects_on_read: false
      scan:
        buckets:
          - bucket:
              name: name
              data_selection: metadata_only
              filter:
                include_prefix:
                  - sagemaker/sagemaker_djl_batch_input
                exclude_suffix:
                  - .manifest
          - bucket:
              name: name
              data_selection: data_only
              filter:
                include_prefix:
                  - sagemaker/output/
        scheduling:
          interval: PT6M
      aws:
        region: name
      default_bucket_owner: account_ID
      codec:
        ndjson:
          include_empty_objects: false
      compression: none
      workers: '1'
  processor:
    - ml_inference:
        host: "https://search-AWStest-offlinebatch-123456789abcdef.us-west-2.es.amazonaws.com"
        aws_sigv4: true
        action_type: "batch_predict"
        service_name: "sagemaker"
        model_id: "model_ID"
        output_path: "s3://AWStest-offlinebatch/sagemaker/output"
        aws:
          region: "us-west-2"
          sts_role_arn: "arn:aws:iam::account_ID:role/Admin"
        ml_when: /bucket == "AWStest-offlinebatch"
        dlq:
          s3:
            region: us-west-2
            bucket: batch-inference-dlq
            key_path_prefix: bedrock-dlq
            sts_role_arn: arn:aws:iam::account_ID:role/OSI-invoke-ml
    - copy_values:
        entries:
          - from_key: /text
            to_key: chapter
          - from_key: /SageMakerOutput
            to_key: chapter_embedding
          - delete_entries:
            with_keys:
          - text
          - SageMakerOutput
  sink:
    - opensearch:
        hosts: ["https://search-AWStest-offlinebatch-123456789abcdef.us-west-2.es.amazonaws.com"]
        aws:
          serverless: false
          region: us-west-2
        routes:
          - ml-ingest-route
        index_type: custom
        index: test-nlp-index
  routes:
    - ml-ingest-route: /chapter != null and /title != null

ステップ 3: 取り込み用にデータを準備する

ML オフラインバッチ推論処理用にデータを準備するには、独自のツールまたはプロセスを使用してデータを自分で準備するか、OpenSearch Data Prepper を使用します。パイプラインを使用してデータソースのデータを消費するか、機械学習データセットを作成して、データが正しい形式に整理されていることを確認します。

次の例では、自然言語処理タスクの実際のユーザークエリのコレクションを含む MS MARCO データセットを使用します。データセットは JSONL 形式で構造化され、各行は ML 埋め込みモデルに送信されたリクエストを表します。

{"_id": "1185869", "text": ")what was the immediate impact of the Paris Peace Treaties of 1947?", "metadata": {"world war 2"}}
{"_id": "1185868", "text": "_________ justice is designed to repair the harm to victim, the community and the offender caused by the offender criminal act. question 19 options:", "metadata": {"law"}}
{"_id": "597651", "text": "what is amber", "metadata": {"nothing"}}
{"_id": "403613", "text": "is autoimmune hepatitis a bile acid synthesis disorder", "metadata": {"self immune"}}
...

MS MARCO データセットを使用してテストするには、それぞれ 1,000 万件のリクエストを含む 100 個のファイルに分散された 10 億件の入力リクエストを構築するシナリオを想像してください。ファイルは、プレフィックス s3://offlinebatch/sagemaker/sagemaker_djl_batch_input/ で Amazon S3 に保存されます。OpenSearch Ingestion パイプラインは、これら 100 個のファイルを同時にスキャンし、並列処理のために 100 人のワーカーで SageMaker バッチジョブを開始するため、10 億個のドキュメントを効率的にベクトル化して OpenSearch に取り込むことができます。

本番環境では、OpenSearch Ingestion パイプラインを使用して、バッチ推論入力用の S3 ファイルを生成できます。パイプラインはさまざまなデータソースをサポートし、ソースデータを S3 ファイルに継続的に変換するようにスケジュールに従って動作します。これらのファイルは、スケジュールされたオフラインバッチジョブを通じて AI サーバーによって自動的に処理され、継続的なデータ処理と取り込みが保証されます。

ステップ 4: バッチ推論ジョブをモニタリングする

バッチ推論ジョブは、SageMaker コンソールまたは AWS CLI を使用してモニタリングできます。Get Task API を使用してバッチジョブをモニタリングすることもできます。

GET /_plugins/_ml/tasks/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "state": "RUNNING"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "_source": ["model_id", "state", "task_type", "create_time", "last_update_time"]
}

API はアクティブなバッチジョブタスクのリストを返します。

{
  "took": 2,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 3,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 0.0,
    "hits": [
      {
        "_index": ".plugins-ml-task",
        "_id": "nyWbv5EB_tT1A82ZCu-e",
        "_score": 0.0,
        "_source": {
          "model_id": "nyWbv5EB_tT1A82ZCu-e",
          "state": "RUNNING",
          "task_type": "BATCH_PREDICTION",
          "create_time": 1725496527958,
          "last_update_time": 1725496527958
        }
      },
      {
        "_index": ".plugins-ml-task",
        "_id": "miKbv5EB_tT1A82ZCu-f",
        "_score": 0.0,
        "_source": {
          "model_id": "miKbv5EB_tT1A82ZCu-f",
          "state": "RUNNING",
          "task_type": "BATCH_PREDICTION",
          "create_time": 1725496528123,
          "last_update_time": 1725496528123
        }
      },
      {
        "_index": ".plugins-ml-task",
        "_id": "kiLbv5EB_tT1A82ZCu-g",
        "_score": 0.0,
        "_source": {
          "model_id": "kiLbv5EB_tT1A82ZCu-g",
          "state": "RUNNING",
          "task_type": "BATCH_PREDICTION",
          "create_time": 1725496529456,
          "last_update_time": 1725496529456
        }
      }
    ]
  }
}

ステップ 5: 検索を実行する

バッチ推論ジョブをモニタリングして完了を確認したら、セマンティック、ハイブリッド、会話型 (RAG を使用)、ニューラルスパース、マルチモーダルなど、さまざまなタイプの AI 検索を実行できます。OpenSearch Service でサポートされている AI 検索の詳細については、「AI search」を参照してください。

raw ベクトルを検索するには、knn クエリタイプを使用し、vector 配列を入力として指定し、返される結果 k の数を指定します。

GET /my-raw-vector-index/_search
{
  "query": {
    "knn": {
      "my_vector": {
        "vector": [0.1, 0.2, 0.3],
        "k": 2
      }
    }
  }
}

AI を活用した検索を実行するには、neural クエリタイプを使用します。query_text 入力、OpenSearch Ingestion パイプラインで設定した埋め込みモデルの model_id、および返された結果の k 数を指定します。埋め込みを検索結果から除外するには、_source.excludes パラメータで埋め込みフィールドの名前を指定します。

GET /my-ai-search-index/_search
{
  "_source": {
    "excludes": [
      "output_embedding"
    ]
  },
  "query": {
    "neural": {
      "output_embedding": {
        "query_text": "What is AI search?",
        "model_id": "mBGzipQB2gmRjlv_dOoB",
        "k": 2
      }
    }
  }
}