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# 亚马逊 SageMaker 模板
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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**

1. 打开[亚马逊 OpenSearch 服务控制台](https://console.aws.amazon.com/aos/home )。

1. 在左侧导航窗格中，选择**集成**。

1. 在每个 SageMaker Amazon AI 模板下，选择**配置域**、**配置公有域**。

1. 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。