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# Amazon OpenSearch Serverless의 기계 학습 구성
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## 기계 학습
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기계 학습(ML)은 ML 알고리즘과 원격 모델 형태로 ML 기능을 제공합니다. 이러한 모델에 액세스하면 RAG 또는 시맨틱 검색과 같은 여러 AI 워크플로를 실행할 수 있습니다. ML은 커넥터로 구성할 수 있는 최신 외부 호스팅 모델을 사용하여 생성형 AI 사용 사례의 실험과 프로덕션 배포를 지원합니다. 커넥터를 구성한 후, 모델에 커넥터를 구성한 다음 배포하여 예측을 수행해야 합니다.

## 커넥터
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커넥터는 서드 파티 ML 플랫폼에서 호스팅되는 모델에 대한 액세스를 용이하게 합니다. 즉, OpenSearch 클러스터와 원격 모델 간의 게이트웨이 역할을 합니다. 자세한 내용은 다음 설명서를 참조하세요.
+ *OpenSearch 설명서* 웹 사이트의 [Creating connectors for third-party ML platforms](https://docs.opensearch.org/latest/ml-commons-plugin/remote-models/connectors/)
+ [외부 플랫폼용 커넥터](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-external-connector.html)
+ [용 커넥터 AWS 서비스](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-amazon-connector.html)
**중요**  
신뢰 정책을 생성할 때 **ml.opensearchservice.amazonaws.com**을 OpenSearch Service 위탁자로 추가합니다.
정책에서 도메인을 구성하는 방법을 표시하는 [커넥터](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-amazon-connector.html) 페이지의 단계를 건너뜁니다.
[권한 구성](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-amazon-connector.html#connector-sagemaker-prereq) 단계에서 `iam:PassRole` 문을 추가합니다.
OpenSearch Dashboards에서 **ML 역할 매핑** 단계를 건너뜁니다. 백엔드 역할 구성은 필요하지 않습니다. 이는 [용 커넥터 AWS 서비스](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-amazon-connector.html)와 [외부 플랫폼용 커넥터에](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/ml-external-connector.html) 적용됩니다.
컬렉션 엔드포인트에 대한 SigV4 요청에서 서비스 이름을 **aoss** 대신 **es**으로 설정합니다.

## 모델
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모델은 다양한 AI 워크플로에서 사용되는 핵심 기능입니다. 일반적으로 커넥터를 모델과 연결함으로써 커넥터를 사용하여 예측을 수행합니다. 모델이 배포된 상태이면 예측을 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 *OpenSearch 설명서* 웹 사이트에서 [Register a model hosted on a third-party platform](https://docs.opensearch.org/latest/ml-commons-plugin/api/model-apis/register-model/#register-a-model-hosted-on-a-third-party-platform)을 참조하세요.

**참고**  
로컬 모델 등의 모든 모델 기능이 OpenSearch Serverless에서 지원되는 것은 아닙니다. 자세한 내용은 [지원되지 않는 기계 학습 API 및 기능](serverless-machine-learning-unsupported-features.md) 단원을 참조하십시오.

## 기계 학습에 대한 권한 구성
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다음 섹션에서는 기계 학습(ML)에 필요한 컬렉션 데이터 액세스 정책을 설명합니다. {{자리 표시자 값}}을 자신의 정보로 바꿉니다. 자세한 내용은 [지원되는 정책 권한](serverless-data-access.md#serverless-data-supported-permissions) 단원을 참조하십시오.

```
{
    "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** – 커넥터, 모델 및 모델 그룹을 검색하고 쿼리할 권한을 부여합니다.
+ **aoss:CreateMLResource** – 커넥터, 모델 및 모델 그룹을 생성할 권한을 부여합니다.
+ **aoss:UpdateMLResource** – 커넥터, 모델 및 모델 그룹을 업데이트할 권한을 부여합니다.
+ **aoss:DeleteMLResource** – 커넥터, 모델 및 모델 그룹을 삭제할 권한을 부여합니다.
+ **aoss:ExecuteMLResource** – 모델에 대한 예측을 수행할 권한을 부여합니다.