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亚马逊 SageMaker 模板
亚马逊 SageMaker CloudFormation 模板定义了多个 AWS 资源,以便为您设置神经插件和语义搜索。
注意
Cross-Region 这些 CloudFormation 模板不支持与亚马逊 SageMaker 或亚马逊 Bedrock 终端节点的连接。ML 连接器和 OpenSearch 服务域必须位于同一个域中 AWS 区域。
首先,通过亚马逊 SageMaker模板使用与文本嵌入模型集成,在 Runt SageMaker ime 中将文本嵌入模型作为服务器部署。如果您不提供模型终端节点,则 CloudFormation 创建一个 IAM 角色,允许 SageMaker Runtime 从 Amazon S3 下载模型工件并将其部署到服务器。如果您提供终端节点,则 CloudFormation 创建一个 IAM 角色以允许 Lambda 函数访问 OpenSearch 服务域,或者,如果该角色已经存在,则更新和重用该角色。该端点通过 ML Commons 插件为用于 ML 连接器的远程模型提供服务。
然后,使用通过 Amazon 与稀疏编码器集成 SageMaker模板创建一个 Lambda 函数,让您的域名设置远程推理连接器。在 S OpenSearch ervice 中创建连接器后,远程推理可以在 Runtime 中 SageMaker 使用远程模型运行语义搜索。该模板会将域中的模型 ID 返回给您,以便您可以开始搜索。
使用亚马逊 A SageMaker I CloudFormation 模板
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在左侧导航窗格中,选择集成。
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在每个 SageMaker Amazon AI 模板下,选择配置域、配置公有域。
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按照 CloudFormation 控制台中的提示预置堆栈并设置模型。
注意
OpenSearch 服务还提供单独的模板来配置 VPC 域。如果您使用此模板,则需要提供 Lambda 函数的 VPC ID。