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# Amazon SageMaker 템플릿
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Amazon SageMaker CloudFormation 템플릿은 신경 플러그인 및 의미 체계 검색을 설정하기 위해 여러 AWS 리소스를 정의합니다.

먼저 **Amazon SageMaker 템플릿을 통해 텍스트 임베딩 모델과 통합**을 사용하여 SageMaker 런타임에 텍스트 임베딩 모델을 서버로 배포합니다. 모델 엔드포인트를 제공하지 않는 경우, CloudFormation은 SageMaker Runtime이 Amazon S3에서 모델 아티팩트를 다운로드하고 이를 서버에 배포할 수 있는 IAM 역할을 생성합니다. 엔드포인트를 제공하면 CloudFormation은 Lambda 함수가 OpenSearch Service 도메인에 액세스할 수 있도록 허용하는 IAM 역할을 생성하거나, 역할이 이미 존재하는 경우 역할을 업데이트하고 재사용합니다. 엔드포인트는 ML Commons 플러그인을 통해 ML 커넥터에 사용되는 원격 모델을 제공합니다.

그런 다음, **Amazon SageMaker를 통해 Sparse Encoder와 통합** 템플릿을 사용하여 도메인에서 원격 추론 커넥터를 설정한 Lambda 함수를 생성합니다. OpenSearch Service에서 커넥터를 생성한 후 원격 추론은 SageMaker Runtime의 원격 모델을 사용하여 시맨틱 검색을 실행할 수 있습니다. 템플릿은 도메인의 모델 ID를 사용자에게 반환하므로 검색을 시작할 수 있습니다.

**Amazon SageMaker AI CloudFormation 템플릿을 사용하는 방법**

1. [Amazon OpenSearch Service 콘솔](https://console.aws.amazon.com//aos/home )을 엽니다.

1. 왼쪽 탐색 창에서 **통합**을 선택합니다.

1. 각 Amazon SageMaker AI 템플릿에서 **도메인 구성**, **퍼블릭 도메인 구성**을 선택합니다.

1. CloudFormation 콘솔의 프롬프트에 따라 스택을 프로비저닝하고 모델을 설정합니다.

**참고**  
OpenSearch Service는 VPC 도메인을 구성하기 위해 별도의 템플릿도 제공합니다. 이 템플릿을 사용하는 경우, Lambda 함수에 대한 VPC ID를 제공해야 합니다.