Vytváření vlastních zábradlí pro model DeepSeek-R1 zahrnuje několik kroků, využívající schopnosti Amazon Bedrock pro zvýšení bezpečnosti a kontroly v generativních aplikacích AI. Zde je podrobný průvodce, jak tyto zábradlí implementovat:
Předpoklady
Před nastavením zábradlí se ujistěte, že máte účet AWS s přístupem k Amazon Bedrock a nezbytným oprávněním IAM. Kromě toho byste již měli importovat model DeepSeek-R1 pomocí funkce Import Model Amazon Bedrock [4].
Krok 1: Nastavení životního prostředí
1. Přístup k Amazon Bedrock: Přejděte do konzoly Amazon Bedrock a ujistěte se, že máte přístup k modelu DeepSeek-R1.
2. Nainstalujte závislosti: Pro instalaci nezbytných závislostí použijte notebook Jupyter nebo podobné prostředí. To lze provést pomocí knihoven Python, jako je „Boto3“ pro interakci s AWS Services [4].
Krok 2: Konfigurace zábradlí
1. Vytvořte zábradlí: K vytvoření zábradlí použijte konzoli AWS Management Console nebo programový přístup prostřednictvím „Boto3“. To zahrnuje definování zásad přizpůsobených vašemu konkrétnímu případu použití, jako jsou filtry obsahu, filtry témat, filtry slov a citlivé filtry informací [2] [4].
2. Konfigurace filtrů: Například, pokud pracujete v kontextu zdravotní péče, můžete vytvořit zábradlí s názvem „Filtry obsahu zdravotní péče“. Nastavte sílu filtru pro vstup i výstup na „vysokou“ pro kategorie, jako je nenávist, urážky, sexuální obsah a násilí [1].
3. Povolte rychlé hlídání: Implementujte zábradlí, abyste zabránili rychlým útokům nakonfigurováním jejich detekce a blokování škodlivých nebo nevhodných výzev, než dosáhnou modelu [3] [4].
Krok 3: Testování zábradlí
1. Invoke Model API: Použijte `InvokeModel API` k testování vašich zábradlí. To zahrnuje inicializaci tokenizátoru a klienta s podloží, který bude komunikovat s modelem [1].
2. Spusťte testovací případy: Začněte scénářem bez zábradlí, abyste pozorovali surové odpovědi z modelu. Poté znovu spusťte stejné výzvy pomocí zábradlí, které umožňují vidět, jak zasáhnou a blokují nevhodný obsah [1].
3. Vyhodnoťte výkon: Posouďte účinnost vašich zábradlí jejich testováním proti různým vstupům, jako jsou omezená témata nebo citlivá informace, abyste zajistili, že správně identifikují a blokují škodlivý obsah [4].
Krok 4: Rafinace zábradlí
1. Upravte filtry: Na základě výsledků testu upřesněte zásady zábradlí úpravou sil filtru nebo přidáním nových filtrů podle potřeby, aby se lépe shodovalo s požadavky na použití [7].
2. Blokované zasílání zpráv: Nakonfigurujte blokované zasílání zpráv tak, aby poskytovaly vhodné odpovědi, když zábradlí zasáhnou a zajišťují bezproblémový uživatelský zážitek při zachování bezpečnostních standardů [7].
Závěr
Implementace vlastních zábradlí pro DeepSeek-R1 pomocí Amazon Bedrock zvyšuje bezpečnost a spolehlivost vašich aplikací AI poskytováním robustních ovládacích prvků nad vstupy uživatelů a výstupů modelu. Tento proces zajišťuje, že vaše generativní nasazení AI dodržuje specifická bezpečnostní kritéria a regulační požadavky, což z nich činí důvěryhodnější a bezpečnější.
Citace:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=dv42Vlp-rmg
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[3] https://www.trendmicro.com/en_gb/research/25/c/exploiting-deepseek-r1.html
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-llama-models-with-amazon-bedrock--model-import/
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happened_deepseekerr1_is_here/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-plně-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-and-guardrails