يتضمن إنشاء الدرابزين المخصص لنموذج Deepseek-R1 عدة خطوات ، حيث يستفيد من إمكانات Amazon Bedrock لتعزيز السلامة والتحكم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. إليك دليل مفصل حول كيفية تنفيذ هذه الدرابزين:
المتطلبات الأساسية
قبل إعداد الدرابزين ، تأكد من أن لديك حساب AWS مع إمكانية الوصول إلى Amazon Bedrock وأذونات IAM اللازمة. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تكون قد قمت بالفعل باستيراد نموذج Deepseek-R1 باستخدام ميزة استيراد نموذج Amazon Bedrock المخصصة [4].
الخطوة 1: إعداد البيئة
1. الوصول إلى صدمة Amazon: انتقل إلى وحدة التحكم في الأساس الأمازون وتأكد من إمكانية الوصول إلى طراز Deepseek-R1.
2. تثبيت التبعيات: استخدم دفتر Noteber jupyter أو بيئة مماثلة لتثبيت التبعيات اللازمة. يمكن القيام بذلك باستخدام مكتبات Python مثل "Boto3" للتفاعل مع خدمات AWS [4].
الخطوة 2: تكوين الدرابزين
1. إنشاء الدرابزين: استخدم وحدة التحكم في إدارة AWS أو نهج برنامجي عبر `boto3` لإنشاء الدرابزين. يتضمن ذلك تحديد سياسات مصممة خصيصًا لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك ، مثل مرشحات المحتوى ، ومرشحات الموضوع ، ومرشحات الكلمات ، ومرشحات المعلومات الحساسة [2] [4].
2. تكوين المرشحات: على سبيل المثال ، إذا كنت تعمل في سياق الرعاية الصحية ، فيمكنك إنشاء دراسة تسمى "مرشحات محتوى الرعاية الصحية". اضبط قوة المرشح لكل من المدخلات والمخرجات على "عالية" لفئات مثل الكراهية والإهانات والمحتوى الجنسي والعنف [1].
3. تمكين الحراسة السريعة: تنفيذ الدرابزين لمنع الهجمات الفورية من خلال تكوينها لاكتشاف ومطالبات ضارة أو غير لائقة قبل أن تصل إلى النموذج [3] [4].
الخطوة 3: اختبار الدرابزين
1. استدعاء API النموذج: استخدم `vokemodel api` لاختبار الدرابزين الخاص بك. يتضمن ذلك تهيئة Tokenizer وعميل وقت تشغيل الأساس للتفاعل مع النموذج [1].
2. قم بتشغيل حالات الاختبار: ابدأ بسيناريو بدون درابزين لمراقبة الاستجابات الخام من النموذج. بعد ذلك ، إعادة تمكين نفس المطالبات باستخدام الدرابزينات التي تم تمكينها لمعرفة كيف تتدخل وحظر المحتوى غير المناسب [1].
3. تقييم الأداء: تقييم فعالية الدرابزين الخاص بك عن طريق اختبارها مقابل مدخلات مختلفة ، مثل الموضوعات المقيدة أو المعلومات الحساسة ، لضمان تحديد محتوى ضار وحظره بشكل صحيح [4].
الخطوة 4: تكرير الدرابزين
1. ضبط المرشحات: استنادًا إلى نتائج الاختبار ، قم بتحسين سياسات الدرابزين الخاصة بك عن طريق ضبط نقاط قوة المرشح أو إضافة مرشحات جديدة حسب الحاجة لمطابقة متطلبات حالة الاستخدام بشكل أفضل [7].
2. الرسائل المحظورة: تكوين الرسائل المحظورة لتوفير الاستجابات المناسبة عندما تتدخل الدرابزين ، مما يضمن تجربة مستخدم سلسة مع الحفاظ على معايير السلامة [7].
خاتمة
إن تطبيق الدرابزين المخصص لـ DeepSeek-R1 باستخدام Amazon Bedrock يعزز سلامة وموثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال توفير عناصر تحكم قوية على مدخلات المستخدم ومخرجات النماذج. تضمن هذه العملية أن تلتزم عمليات نشر الذكاء الاصطناعى التوليدي بمعايير السلامة المحددة والمتطلبات التنظيمية ، مما يجعلها أكثر جدارة بالثقة وأمان.
الاستشهادات:
[1] https://www.youtube.com/watch؟v=DV42VLP-RMG
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[3] https://www.trendmicro.com/en_gb/research/25/c/exploiting-deepeek-r1.html
[4]
[5]
[6]
[7]
[8] https://www.youtube.com/watch؟v=w3fbsyfevz4
[9)