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# 在 Amazon OpenSearch Serverless 上設定Machine Learning
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## 機器學習
<a name="serverless-configure-machine-learning-what-is"></a>

Machine Learning (ML) 以 ML 演算法和遠端模型的形式提供 ML 功能。透過存取這些模型，您可以執行數個 AI 工作流程，例如 RAG 或語意搜尋。ML 支援使用您可以使用連接器設定的最新外部託管模型進行生成式 AI 使用案例的實驗和生產部署。設定連接器之後，您必須將其設定為模型，然後將其部署以執行預測。

## 連接器
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連接器有助於存取第三方 ML 平台上託管的模型。它們可做為 OpenSearch 叢集與遠端模型之間的閘道。如需詳細資訊，請參閱下列 文件：
+ 在 *OpenSearch 文件*網站上[建立第三方 ML 平台的連接器](https://docs.opensearch.org/latest/ml-commons-plugin/remote-models/connectors/) 
+ [外部平台的連接器](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-external-connector.html)
+ [的連接器 AWS 服務](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-amazon-connector.html)
**重要**  
當您建立信任政策時，請將 新增**ml.opensearchservice.amazonaws.com**為 OpenSearch Service 原則。
略過 [連接器](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-amazon-connector.html)頁面上顯示如何在政策中設定網域的步驟。
在[設定許可](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-amazon-connector.html#connector-sagemaker-prereq)步驟中新增 `iam:PassRole`陳述式。
在 OpenSearch Dashboards 中略過**映射 ML 角色**步驟。不需要後端角色組態。這適用於外部平台[的 Connectors AWS 服務](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-amazon-connector.html) 和 Connectors。 [https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-external-connector.html](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-external-connector.html)
在對集合端點的 SigV4 請求中，將服務名稱設定為 ，**aoss**而不是 **es**。

##   模型
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模型是用於各種 AI 工作流程的核心功能。一般而言，您可以將連接器與模型建立關聯，以使用連接器執行預測。模型處於部署狀態後，您可以執行預測。如需詳細資訊，請參閱 *OpenSearch 文件*網站上的[註冊託管在第三方平台上的模型](https://docs.opensearch.org/latest/ml-commons-plugin/api/model-apis/register-model/#register-a-model-hosted-on-a-third-party-platform)。

**注意**  
OpenSearch Serverless 不支援所有模型功能，例如本機模型。如需詳細資訊，請參閱[不支援的Machine Learning API 和功能 APIs](serverless-machine-learning-unsupported-features.md)。

## 設定Machine Learning的許可
<a name="serverless-configure-machine-learning-permissions"></a>

下一節說明Machine Learning (ML) 所需的集合資料存取政策。將*預留位置值*取代為您的特定資訊。如需詳細資訊，請參閱[支援的政策許可](serverless-data-access.md#serverless-data-supported-permissions)。

```
{
    "Rules": [
        {
            "Resource": [
                "model/collection_name/*"
            ],
            "Permission": [
                "aoss:DescribeMLResource",
                "aoss:CreateMLResource",
                "aoss:UpdateMLResource",
                "aoss:DeleteMLResource",
                "aoss:ExecuteMLResource"
            ],
            "ResourceType": "model"
        }
    ],
    "Principal": [
        "arn:aws:iam::account_id:role/role_name"
    ],
    "Description": "ML full access policy for collection_name"
}
```
+ **aoss：DescribeMLResource** – 准許搜尋和查詢連接器、模型和模型群組。
+ **aoss：CreateMLResource** – 准許建立連接器、模型和模型群組。
+ **aoss：UpdateMLResource** – 准許更新連接器、模型和模型群組。
+ **aoss：DeleteMLResource** – 准許刪除連接器、模型和模型群組。
+ **aoss：ExecuteMLResource** – 准許對模型執行預測。